ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME YAKLAŞIMLARINA DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA. Berat GÖKBEK YÜKSEK LİSANS TEZİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ

Transkript

1 ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME YAKLAŞIMLARINA DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA Berat GÖKBEK YÜKSEK LİSANS TEZİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2014 ANKARA

2

3 TEZ BİLDİRİMİ Tez içindeki bütün bilgilerin etik davranış ve akademik kurallar çerçevesinde elde edilerek sunulduğunu, ayrıca tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalışmada bana ait olmayan her türlü kaynağa eksiksiz atıf yapıldığını bildiririm. Berat GÖKBEK

4 iv ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME YAKLAŞIMLARINA DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA (Yüksek Lisans Tezi) Berat GÖKBEK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Ocak 2014 ÖZET Tedarik zinciri yönetiminin önemli bir halkasını oluşturan tedarikçi seçimi, işletmelerin aldığı stratejik kararlardan biridir. Tedarikçi seçimi bir çok faktörü gözönüne almayı gerektiren çok aşamalı ve zor bir karar problemidir. Bu çalışmada, bir elektronik firmasının en iyi tedarikçiyi seçme problemi incelenmiştir. Uygulamanın amacı, işletmeye tedarikçi çözüm problemi için alternatif bir çözüm yaklaşımı önermektir. Uygulamada, AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi), TOPSIS ve ELECTRE teknikleri kullanılarak çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi yapılmıştır. Bu yöntemlerin kullanılmasına girdi olan kriterler istatiksel analizler, kriter ağırlıkları ise AHP yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri ile alternatifler arasında bir seçim ve sıralama elde edilmiş aynı zamanda seçilen alternatifin kriterler bazında değerlendirilmesi sağlanmış, böylelikle karar verme süreci ayrıntılı bir şekilde analiz edilmiştir. Bilim Kodu : Anahtar Kelimeler : Tedarik Zinciri Yönetimi, Tedarikçi Değerlendirme Kriterleri, Tedarikçi Seçimi, AHP, TOPSIS, ELECTRE Yöntemleri Sayfa Adedi : 176 Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. Murat ARIKAN

5 v SUPPLIER SELECTION BASED ON MULTICRITERIA DECISION MAKING APPROACHES AND AN APPLICATION (M.Sc. Thesis) Berat GÖKBEK GAZİ UNIVERSITY GRADUATE SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES January 2014 ABSTRACT Supplier selection which is an important part of the supply chain management, is one of the strategic decisions made by businesses. Supplier selection is a multistage and difficult decision problem and needs to consider multiple-factors. In this study, the supplier selection problem of an electronic company is considered. The aim is to recommend an alternative selection approach to the company for the supplier selection problem. Here, the suppliers are selected by using multicriteria decision making techniques such as AHP, TOPSIS and ELECTRE. The criteria of the problem are determined by statistical analysis and the criteria weights by AHP technique. The selection and ranking among alternatives is obtained via TOPSIS and ELECTRE methods furthermore the selected alternative is evaluated on the basis of criteria, thus decision making process is analysed in a detailed manner. Science Code : Key Words : Supply Chain Management, Supply Supplier Evaluation Criterias, Supplier Selection, AHP, TOPSIS, ELECTRE Methods Page Number : 176 Supervisor : Assist. Prof. Dr. Murat ARIKAN

6 vi TEŞEKKÜR Tez çalışmam boyunca kıymetli bilgi ve tecrübelerini aktaran, beni maddi ve manevi anlamda destekleyen, yönlendiren ve sabırla dinleyen değerli Hocam Yrd. Doç. Dr. Murat ARIKAN a, çalışmamda yer alan mesai arkadaşlarıma ve beni her konuda destekleyen sevgili aileme sonsuz teşekkürlerimi bir borç bilirim.

7 vii İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET... iv ABSTRACT... v TEŞEKKÜR... vi İÇİNDEKİLER... vii ÇİZELGELERİN LİSTESİ... ix ŞEKİLLERİN LİSTESİ... xiiii SİMGELER VE KISALTMALAR... xiv 1. GİRİŞ TEDARİK ZİNCİRİ Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarikçi Yönetimi Tedarikçi ve İşletme İlişkileri TEDARİKÇİ KALİTESİNİN ÖNEMİ Tedarikçi Kalitesinin Değerlendirilmesi Tedarikçi Kalitesinin Arttırılması TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Tedarikçi Seçim Probleminin İşletmeler İçin Önemi Küreselleşmenin ve Bilgi Teknolojisinin Tedarikçi Seçimine Etkisi LİTERATÜRDE TEDARİKÇİ SEÇME VE DEĞERLENDİRME Tedarikçi Seçiminde Kullanılan Kriterler Tedarikçi Seçim Probleminde Uygulanan Modeller Çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri Maliyet tabanlı modeller Matematiksel programlama yöntemleri İstatistiksel yöntemler Tedarikçi Seçimi Konusundaki Önceki Çalışmalar ELE ALINAN PROBLEM VE PROBLEMİN ÇÖZÜMÜNDE KULLANILAN YÖNTEMLER... 48

8 viii Sayfa 6.1. İşletmenin ve Ele Alınan Probleminin Tanıtılması Tedarikçi Seçim Probleminin Çözümünde Kullanılan Yöntemler Analitik Hiyerarşi Proses (AHP) yöntemi TOPSIS yöntemi ELECTRE yöntemi UYGULAMA VE UYGULAMA SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Performans Kriterlerinin Belirlenme Süreci Ana kriterlerin belirlenme süreci Alt kriterlerin belirlenme süreci Elektronik Sanayi Sektöründe Faaliyet Gösteren X İşletmesi nde Tedarikçi iiiiiiiiiiiseçimi Probleminin Çözümü AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) yöntemine dayalı tedarikçi seçimi TOPSIS yöntemine dayalı tedarikçi seçimi ELECTRE yöntemine dayalı tedarikçi seçimi SONUÇ VE ÖNERİLER KAYNAKLAR EKLER EK-1. Ana ve alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği EK-2. Ana kriterlerin anket verileri EK-3. Ana kriterlerin frekans tabloları EK-4. Ana kriterlerin korelasyon analizi EK-5. Alt kriterlerin anket verileri EK-6. Alt kriterlerin frekans tabloları EK-7. Alt kriterlerin korelasyon analizi ÖZGEÇMİŞ

9 ix ÇİZELGELERİN LİSTESİ Çizelge Sayfa Çizelge 5.1. Dickson ın kriterleri Çizelge 5.2. Dickson / Weber ve Current in çalışmalarının karşılaştırılması Çizelge 5.3. Literatür taraması Çizelge 6.1. Önem skalası Çizelge 6.2. RI değerleri Çizelge 7.1. Hizmet ana kriterinin frekans dağılımı Çizelge 7.2. İletişim sistemi ana kriterinin frekans dağılımı Çizelge 7.3. Ana kriterlerin istatistikleri Çizelge 7.4. Ana kriterlerin ortalamadan sapma ölçüleri Çizelge 7.5. Ana kriterlerin normallik testi Çizelge 7.6. Maliyet ve tutum ana ariterlerinin korelasyonu Çizelge 7.7. Prosedüre uyum ve iş yapma isteği ana kriterlerinin korelasyonu Çizelge 7.8. Ana kriterlerin güvenilirlik istatistiği Çizelge 7.9. Ana kriterlerin güvenilirlik değerleri Çizelge Hizmet ana kriterinin alt kriter istatistikleri Çizelge Kalite ana kriterinin alt kriter istatistikleri Çizelge Maliyet ana kriterinin alt kriter istatistikleri Çizelge Esneklik ana kriterinin alt kriter istatistikleri Çizelge Güvenilirlik ana kriterinin alt kriter istatistikleri Çizelge Teknoloji ana kriterinin alt kriter istatistikleri Çizelge Hizmet ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Çizelge Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Çizelge Maliyet ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Çizelge Esneklik ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Çizelge Güvenilirlik ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Çizelge Teknoloji ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Çizelge Hizmet alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Çizelge Kalite alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Çizelge Maliyet alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri... 99

10 x Çizelge Sayfa Çizelge Esneklik alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Çizelge Güvenilirlik alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Çizelge Teknoloji alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Çizelge Tedarikçi seçimi probleminde ana ve alt kriterler Çizelge Ana kriterler arası karşılaştırma matrisi Çizelge Esneklik ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi Çizelge Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi 105 Çizelge Hizmet ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi Çizelge Kalite ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi Çizelge Maliyet ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi Çizelge Teknoloji ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi Çizelge Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili ttttttttttttttiiiitikarşılaştırma matrisleri Çizelge Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiikili karşılaştırma matrisleri Çizelge Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili ttttttttttttttttiiiikarşılaştırma matrisleri Çizelge Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili ttttttttttttttttiiiikarşılaştırma matrisleri Çizelge Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili ttttttttttttttttiiiikarşılaştırma matrisleri Çizelge Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili ttttttttttttttttiiiikarşılaştırma matrisleri Çizelge Ana kriterlere ilişkin ağırlıklar ve tutarlılık oranı Çizelge Esneklik alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Güvenilirlik alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Hizmet alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Kalite alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Maliyet alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Teknoloji alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları

11 xi Çizelge Sayfa Çizelge Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Kalite ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi Çizelge Maliyet ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi 119 Çizelge Teknoloji ana kriteri açısından firmaların ağırlıkları matrisi Çizelge Ana kriterler açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi Çizelge Karar noktalarındaki sonuç dağılımı Çizelge Karar matrisi (A) Çizelge Standart karar matrisi (R) Çizelge Ağırlıklı standart karar matrisi (V) Çizelge Standart karar matrisi (X) Çizelge Ağırlıklı standart karar matrisi (Y) Çizelge A alternatifi için uyum ( C ) ve uyumsuzluk ( D ) setleri kl Çizelge B alternatifi için uyum ( C ) ve uyumsuzluk ( D ) setleri kl Çizelge C alternatifi için uyum ( C ) ve uyumsuzluk ( D ) setleri kl Çizelge D alternatifi için uyum ( C ) ve uyumsuzluk ( D ) setleri kl Çizelge Uyum (C) matrisi kl kl kl kl

12 xii Çizelge Sayfa Çizelge Uyumsuzluk (D) matrisi Çizelge Uyum üstünlük (F) ve uyumsuzluk üstünlük (G) Çizelge Toplam baskınlık matrisi (E) Çizelge TOPSIS-ELECTRE yöntem sonuçlarının karşılaştırılması

13 xiii ŞEKİLLERİN LİSTESİ Şekil Sayfa Şekil 2.1. Tedarik zinciri yapısı [Stadler ve Kilger, 2000]... 5 Şekil 7.1. Hizmet ana kriterinin ağırlık dağılımı Şekil 7.2. İletişim sistemi ana kriterinin ağırlık dağılımı Şekil 7.3. Q-Q nokta dağılımı Şekil 7.4. X işletmesi Y malzeme tedarikçi seçimi hiyerarşi ağacı

14 xiv SİMGELER VE KISALTMALAR Bu çalışmada kullanılmış bazı kısaltmalar, açıklamaları ile birlikte aşağıda sunulmuştur. Kısaltmalar AHP ANP ARGE BAHP BANP ÇKKV ELECTRE ERP HP MİM NATO PROMETHEE SAP SPSS TKYM TOPSIS TZY ÜPM VZA Açıklama Analitik Hiyerarşi Prosesi Analitik Ağ Prosesi Araştırma Geliştirme Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi Bulanık Analitik Ağ Prosesi Çok Kriterli Karar Verme Elemination and Choice Translating Reality English Enterprise Resource Planning Hedef Programlama Malzeme İkmal Müdürlüğü North Atlantic Treaty Organization Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations Systems, Applications and Products in Data Processing Statistical Packages for the Social Sciences Tedarik Kalite Yönetim Müdürlüğü Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution Tedarik Zinciri Yönetimi Üretim Planlama Müdürlüğü Veri Zarflama Analizi

15 1 1. GİRİŞ Tedarik zinciri yönetimi, tüm iş süreçlerini birer zincir halkası olarak düşünerek bir işletme içerisinde ve çevresinde oluşan tüm süreçlerin birlikteliğini ve aynı hedef doğrultusunda ilerlemesini sağlamaktadır. Tanımlanan bu zincir halkalarından en önemlilerinden biri de satınalma ve tedarik süreçleri çevrimidir. Günümüzde, yüksek kalitede ve düşük maliyette ürün üretme isteği, işletmelerin tanımladıkları tüm iş süreçlerinde maliyetlerini ölçmeleri ve bu maliyetleri azaltmaları konusunda bir etki yaratmakta olup; en önemli maliyet kaleminin satın alınan malzeme maliyeti olduğu görülmektedir. İşletmeler, tedarik zinciri yönetiminde malzeme satın alma maliyetlerinin iyileştirilebilmesi için, satınalma ve tedarik halkasındaki iş süreçlerinin yönetilmesi gerektiğini fark etmekte ve farklı yöntemler geliştirmektedir. Bu gereksinimleri karşılayabilmenin en iyi yolu, işletmelerin ve tedarikçilerinin iş proseslerinin entegrasyonunun sağlanarak tedarik zinciri yönetimi sisteminin oluşturulmasından geçmektedir. Tedarik zinciri yönetimi, tüm departmanların yakın bir işbirliği içinde çalışmalarını, maliyet kazançlarını, bilgilerini ve uzmanlıklarını paylaşmalarını ve böylelikle birbirlerinin ihtiyaçlarını anlamalarını sağlayarak değer zincirini optimize etmektedir. Tedarik değer zincirinin optimizasyonu kapsamında işletmeler, tedarikçileri ile olan ilişkilerini işbirliği ve değer esasına göre yeniden oluşturmaya başlamıştır. Tedarikçilerle yürütülen işbirliklerinin; temin edilen malzemelerin maliyetinin düşürülmesi, son ürün kalitesi üzerindeki olumlu etkisi, üretimde esnekliğin arttırılması gibi konulara olumlu bir etkisinin olduğu açık bir şekilde görülmektedir. Geçmişte tüm faaliyetler işletme tarafından yapılırken, günümüzde ise üretimden lojistiğe, kalite kontrolden satış ve pazarlamaya kadar pek çok alanda tedarikçi ile çalışılmaktadır. Çok alanda ve çok sayıda çalışılan tedarikçi işbirliği, maliyetleri azaltırken üretim hızının ve kalitenin artmasına; aynı zamanda da daha karmaşık yönetim faaliyelerine neden olmuştur. Bu yönetim faaliyetlerini karmaşıklaştıran en önemli alt başlıklardan biri ise, tedarikçi seçimi ve değerlendirme konusudur. İşletmeler, çeşitli hammaddeleri ve hizmetleri elde edebilecekleri pek çok tedarikçi ve yükleniciyle karşı karşıya kalmaktadırlar. Bu tedarikçilerin iyi değerlendirilmesi

16 2 ve işletmeler için en iyi tedarikçilerin seçilmesi, önemli bir konudur. Etkili tedarikçi değerlendirmesi ile geliştirilen uzun vadeli tedarikçi işbirliği, düşük maliyetli ve kaliteli hammaddelerin teminini sağlayarak temin süresi ve dolasıyla ürünün müşteriye ulaşma süresinde de azalmalar sağlamaktadır. Tedarikçi seçimi tedarik zincirinin en önemli halkasını oluşturmaktadır. Etkili tedarikçi seçimi kararı işletmelere maliyet ve kalite avantajı sağlamakta, tedarikçi seçiminde verilen yanlış kararlar ise işletmeler için fazladan maliyete ve kalitesizliğe neden olacağından, rekabeti olumsuz yönde etkilemektedir. Bu nedenle işletmelerin tedarikçi seçimi üzerinde önemle durması gerekmekte olup tedarikçi seçimi kararı işletmeler için stratejik öneme sahip kararlardan biridir. Çeşitli karar problemleriyle karşı karşıya kalan işletmeler için en zor problemlerden biri de, alternatifler setinden en uygun alternatifin seçimidir. Tedarikçi seçim sürecine genellikle fazla sayıda kriter dahil olduğundan geleneksel seçim sürecinin kullanılması gerçekçi bir çözüm sunmamaktadır. İşletmelerin amaçları doğrultusunda en uygun tedarikçilerin belirlenmesinin amaçlandığı tedarikçi seçim problemi, birbiriyle etkileşim halinde bulunan birden çok kriteri bünyesinde barındıran bir karar verme problemidir. Tedarikçi seçim problemi konusunda, bu özelliklerinden dolayı literatürde çok sayıda model ve metodoloji bulunmaktadır. Yapılan bu çalışmaların hepsinin ortak hedefi hammadde temin eden işletmelerin getirdiği maliyetleri iyileştirmek ve kurulan tedarik zincirine katma değer sağlamaktır. Bu çalışmanın iki amacı vardır; ilk amaç, tedarikçi seçim problemi için literatürde uygulanan modellerle beraber uygulamanın yapılacağı işletmenin problem ve çözüm yaklaşımını incelemek, ikinci olarak ise problemi farklı şekilde ele alan Analitik Hiyerarşi Prosesi, TOPSIS ve ELECTRE gibi çok ölçülü karar verme yöntemlerini kullanarak işletmeye alternatif bir yaklaşım sunmaktır. Çalışmada tedarikçi seçim ve değerlendirme problemine bütünsel bir bakış açısı sunacak ve karar vericiye destek olacak bir model oluşturulmuştur. Bu amaçlarla, tedarikçi seçimi fonksiyonunu tam olarak kapsayan bu model, tedarikçi değerlendirme konusunda sıkıntı yaşayan bir elektronik firmasının tedarikçi seçimi sürecine uygulanarak elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

17 3 Çalışma, sekiz ana bölümden oluşmaktadır. Giriş bölümün ardından ikinci bölümde, tedarikçi seçiminin içinde yer aldığı tedarik zinciri konusu üzerinde durulmuştur. Tedarik zinciri yönetimi, tedarikçi yönetimi ve tedarikçi ve işletme ilişkilerine dair literatürde yer alan tanımlamalar verilerek tedarik zincirinin amaçları, yapısı, prosesleri ve temel fonksiyonları açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, günümüzde önemi sürekli artan tedarikçi kalitesi değerlendirilme konusu detaylandırılarak, tedarikçi kalitesinin arttırılması için yapılabilecek faaliyetler anlatılmıştır. Dördüncü bölümde, tedarikçi seçim probleminin özellikleri üzerinde durularak işletmeler için önemi ve küreselleşme faaliyetlerinin tedarikçi seçimine etkisinin önemi ortaya konmuştur. Beşinci bölümde, literatürde tedarikçi seçme ve değerlendirme konusu ele alınmıştır. Çalışmanın ana konusunu oluşturan tedarikçi değerlendirme kriterleri, tedarikçi seçimi için geliştirilen modeller ve çözüm teknikleri detaylandırılarak tedarikçi seçimine uygulanan modeller üzerinde gerçekleştirilen literatür araştırması sistematik bir yapıda sunulmuştur. Altıncı bölümde, siparişe göre imalat yapan bir elektronik firması tanıtılarak, firmadaki problem açıklanmıştır. Devamında ise, uygulamanın yapılacağı AHP, TOPSIS ve ELECTRE teknikleri tercih edilme nedenleri ile açıklanarak, yöntemlerin aşamaları anlatılmıştır. Yedinci bölümde, tedarikçi değerlendirme probleminde kullanılan ana ve alt kriterlerin belirlenmesi için yapılan istatiksel analizler verilmiş ve AHP, TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri kullanılarak tedarikçi seçimi yapılmıştır. Tezin son bölümü olan sekizinci bölümde ise, geliştirilen çözüm süreci bir önceki bölümde gerçekleştirilen uygulama sonuçlarının ışığında değerlendirilmiştir. Geliştirilen modelin güçlü ve geliştirilebilir yönleri tartışılarak, geleceğe dönük çalışma önerileri sunulmuştur.

18 4 2. TEDARİK ZİNCİRİ Bir üretim işletmesinde tedarik zinciri, mal ve hizmetlerin tedarik aşamasından, üretimine ve tüketiciye ulaşıncaya kadar birbirini izleyen tüm faaliyetlerin ve fonksiyonların bütünüdür [Waters, 2003]. Diğer bir tanımda tedarik zinciri, mal ve hizmetlerin tedarik edilmesinden nihai müşteriye ulaşıncaya kadar geçen süreçte, birlikte çalışan çeşitli kuruluşlardan (tedarikçiler, üreticiler, dağıtıcılar, perakendeciler) oluşan bir ağdır [Chopra ve Meindl, 2001]. Malzemeler, bu ağın başlangıç noktasından nihai müşterilere akarken tedarik zincirinde, farklı aşamalardan geçmektedir. Bu süreçte malzemeye değer katılmaktadır. Tedarik zincirinde amaç, bu değerin en büyüklenmesi olmaktadır [Chopra ve Meindl, 2001]. Zincir, hammaddenin yeryüzünden çıkarılmasından başlar ve ürün tekrar kullanıldığında veya atıldığında sona erer. Tedarik zincirinin yapısının oluşturulmasında dört karar alanı tanımlanmıştır [Waters, 2003]: i. Üretim merkezlerinin yeri ve sayısı ii. Dağıtım merkezlerinin yeri ve sayısı iii. Dış kaynak kullanımı, kritik tedarikçilerin seçimi ve tedarikçi sözleşmeleri iv. Bölgesel ve yerel depolardan veya fabrikalardan müşterilere doğrudan ulaştırılmasını kapsayan dağıtım ağı Tedarikçiler, üreticiler, dağıtıcılar ve müşteriler tedarik zincirinin halkalarını oluşturur. Zincir boyunca; ürün, malzeme, bilgi ve para akışı oluşur. Hammadde tedarikinden başlanarak, ürünün son ürüne dönüştürülmesi, depolanması ve dağıtılması operasyonlarını içeren süreçte, ürün akışı tedarikçilerden müşterilere doğru gerçekleşmektedir. Müşterinin düşük fiyat ve yüksek kalite beklentilerine uygun olarak işleyen bu süreçte bilgi akışı ve para akışı ters yönde olmaktadır. Tipik bir tedarik zinciri yapısı Şekil 2.1 de gösterilmiştir [Stadler ve Kilger, 2000].

19 5 Şekil 2.1. Tedarik zinciri yapısı [Stadler ve Kilger, 2000] Tedarik zincirinde, ilk hammadde malzemeleri ve/veya parçalar yarı mamullere dönüştürecek bir üretim sürecine dâhil olur. Buradan da nihai ürünleri meydana getirmek üzere bir sonraki seviyede birleştirilirler. Nihai ürünler ise dağıtım merkezlerine ve dağıtım merkezlerinden perakendecilere veya nihai müşterilere gönderilirler. Bir tedarik zinciri süreç açısından ele alındığında iki temel işlem sürecini içermektedir [Min, 1994]. Bunlar: i. Malzeme Yönetimi (Gelen Yük Lojistiği): İşletmenin malzemenin kaynağından üretime başlamasına kadar geçen işlem süreçleri, bu malzeme ile parçaların; satın alma, iç kontrol, taşıma, depolanması işlemlerini içermektedir. ii. Fiziksel Dağıtım (Giden Yük Lojistiği): İşletmenin üretimden müşteriye ulaştırılmasına kadar geçen süreç olup sipariş sürecini, depolamayı, ulaştırmayı içerir. Bu iki temel işlem sürecinin birleşimi ile ortaya çıkan tedarik zinciri, işletmelerin çoklu iş yapısı ve işbirliklerinin yer aldığı bir ağ yapısıdır. Bu yapı kullanılarak, malzemelerin tedarikçilerden nihai müşterilere akışı desteklenir.

20 Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik zinciri yönetimi; tedarikçiler, üreticiler, depolar ve perakendecilerin malın, gerekli servis düzeyini sağlayacak şekilde en düşük maliyetle, üretimini ve dağıtımını sağlayacak şekilde bütünleştirilmesidir. Tedarik zinciri yönetimi, müşteri gereksinimlerini sağlayan ürünü üreten ve maliyetlerde etkisi olan her birimi dikkate almaktadır. Bu özelliği ile tedarik zinciri yönetimi, hem işletme içindeki bilgi akışının ve lojistik faaliyetlerinin hem de tedarik zincirine dahil diğer işletmelerin planlama ve kontrolünü içine almaktadır [Smichi-Levi ve Kaminsky, 2004]. Tedarik zinciri yönetimi, tedarik zinciri içinde yer alan tüm şirketlerin stratejik ve sistematik yönetimi olarak tanımlanmaktadır. Tedarik zinciri yönetiminde, malzemenin temininden nihai müşteriye ulaştırılıncaya kadar tedarik zincirinde yer alan tedarikçi, üretici, dağıtıcı, perakendeci ve müşteriler arasında malzeme, para ve bilginin yönetimi gerçekleştirilmektedir. Tedarik zinciri yönetiminde amaç, üretim kapasitesinin arttırılması, pazara karşı duyarlılığın geliştirilmesi ve tüketici ile tedarik işlerini üstlenenler arasındaki ilişkilerin iyileştirilmesi yoluyla işletme performansının ileriye götürülmesidir [Tan, 2001]. Tedarik zincirinde başarıya ulaşmak için tedarik zinciri yönetimini oluşturan unsurları iyi anlamak gerekmektedir. Tedarik zincirinde beş temel unsur vardır [Tan, 2001]: i. Planlama: Tedarik zinciri yönetiminin stratejik basamağını oluşturan planlamada, firmanın ürettiği ürünün veya hizmetin ortaya çıkarılması için gerekli olan kaynakların yönetimidir. Planlamada amaç en düşük maliyetle en yüksek müşteri hizmetini sağlayabilecek, uygulanabilir bir tedarik zinciri planı oluşturup firma kaynaklarını bu plana göre yöneltmektir. ii. Satın alma: Satın alma fonksiyonunda, işletmenin pazara sunduğu ürün veya hizmetin oluşturulması için gerekli olan hammadde gibi girdilerin sağlanması amaçlanmaktadır. Genelde maliyetlerin düşürülmesini amaçlayan yaklaşımların hedefi olan satın almada, başarı için sadece maliyet değil, stok kontrolü, tedarikçi

21 7 yönetimi, satın alınan ürünün lojistiği ve satın alma işlemlerinin planlanması ve yönetilmesi gerekmektedir. iii. Üretim: İşletmenin pazara sunduğu ürünlerin veya hizmetlerin hazırlandığı işlevdir ve tedarik zincirinin başarısını büyük oranda etkilemektedir. Üretimin gerekliliğinin yanı sıra, tüketicinin beklenti ve isteklerini karşılaması gerekliliği, üretim fonksiyonunun önemini arttırmaktadır. iv. Dağıtım: Siparişlerin alınmasıyla birlikte ürünün üretim noktasından veya stoklardan tüketiciye ulaştırılması sürecidir. v. Geri dönüş / ters tedarik zinciri: Ters tedarik zincirinin amacı, tekrar kullanılabilen ürünlerin tedarik zincirine geri katılmasını sağlamaktır. Bu amacının dışında ters tedarik zinciri, tüketicilerin geri verdiği ürünlerin tedarik zincirine katılıp firma için faydalı bir hale getirilmesi konusu da ters tedarik zincirinin sorumluluğundadır. Bu beş alanın kullanımı işletmelerin tedarik zincir yapılarına göre en fazla hangi stratejiye önem verdiğine göre değişebilmektedir.örneğin ; imalat sektöründen bir işletmenin odaklandığı fonksiyonlar planlama ve üretim iken, perakandecilik sektöründen bir kuruluşun bu zincirde odaklandığı fonksiyonlar tedarik ve dağıtım olabilmektedir. Başarılı bir tedarik zinciri yönetimi; bilginin, ürünlerin ve malzemelerin akışıyla ilgili bazı kararların alınmasını gerektirmektedir. Bu kararlar, stratejik, taktik ve operasyonel düzeyde olmak üzere üç aşamaya ayrılmaktadır [Chopra ve Meindl, 2001]: i. Tedarik zinciri stratejisi: İşletme tedarik zincirini nasıl tasarlayacağına, tedarik zincirinin türüne ve her aşamadaki süreçlerin ne olacağına karar verir. Bu aşamada verilen kararlar arasında, üretim ve depolama tesislerinin yerleşim ve kapasiteleri, farklı üretim merkezlerinde üretilecek ürünler, ulaştırma şekilleri sayılabilir. Tedarik zinciri tasarım kararları uzun dönemli stratejik kararlardır. ii. Tedarik zinciri planlaması: Tedarik zinciri planlaması nihai müşteri talebini tedarik zinciri boyunca mevcut stok ve kaynakla dengeleme sürecidir. Bu amaçla

22 8 hangi pazarlara nereden kaynak sağlanacağı, stokların planlanması, üretimin taşeron işletme ile yapılıp yapılmaması, izlenecek stok politikaları, talebi karşılayamama durumunda izlenecek politikalar, düzenlenecek kampanyaların büyüklüğü, zamanlaması gibi kararları verilir. Tedarik zinciri planlama kararları, taktik düzeyde kararlardır. iii. Tedarik zinciri işlemleri: İşletmeler bu aşamada müşteri siparişleriyle ilgili kararlar verirler. Müşteri siparişleri üretim ya da stoğa yönlendirilir, sipariş teslim tarihi ve ulaştırma şeklini belirler. Bu aşamadaki kararlar operasyonel kararlardır. Tedarik zinciri iyi yönetildiğinde, etkin bir malzeme tedarik sistemi ile işletmelerin başarılı olmalarına önemli katkı yapmakta ve rekabet gücünü arttırmaktadır. Tedarik zinciri kötü yönetildiğinde ise işletmelerin rakip işletmelere göre rekabet güçlerini yitirmelerine neden olmaktadır Tedarikçi Yönetimi Günümüz rekabet baskısı işletmeleri yaşamlarını devam ettirebilmeleri için sürekli yeni kaynaklar aramaya zorlamaktadır. İşletmeler kendisine ürün tedarik eden diğer işletmelerle olan ilişki ve bağlantılarını da rekabet ortamında avantaj sağlayacak şekilde kullanmak istemektedirler. Bu durum tedarikçilerin daha etkin biçimde yönetilmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır. Tedarikçi yönetiminin etkili biçimde gerçekleştirilmesinde işletmelerin yapabilecekleri eylemler şöyle sıralanabilir [Speakman ve arkadaşları, 1999]: i. Tedarikçilerin, tedarik zincirine bütünleştirilmeleri, ii. Bilgi paylaşımı, iii. Güven geliştirilmesi, iv. Küresel kaynak kullanımının avantajının kullanılmaya çalışılması, v. Toplam maliyete odaklanılması, vi. Ürün takımlarının oluşturulması, vii. Tedarikçi listesinin tekrar ele alınması, viii. Tedarikçilere daha fazla stratejik rol verilmesi,

23 9 ix. Teknoloji kullanımı. Tedarikçi yönetiminde, geçmişteki çalışmalar incelendiğinde dört stratejinin öne çıktığı görülmektedir. Bunlardan ilki, üreticinin pek çok tedarikçi ile ilişki kurarak, tedarikçiler arasındaki fiyata dayalı rekabeti arttırmasıdır. İkincisi, tedarikçilerle kurulan ilişkinin kısa süreli olmasıdır. Böylece üretici bu şekilde mevcut tedarikçilerde değişiklik yapma ve yeni tedarikçilerle çalışma olanağını elinde bulundurmaktadır. Üçüncü olarak, tedarikçi seçiminde fiyatın en belirleyici kriter olması durumudur. Dördüncü strateji ise, sık sık tedarikçi değiştirme olanağı göz önünde tutularak ürün üzerindeki tedarikçi katkılarının sınırlı tutulmasıdır [De Toni ve Nassimbeni, 1999]. Artık üreticilerin az sayıda tedarikçi ile uzun soluklu bir işbirliğine gitmeleri ve böylece ürün fiyatı ile birlikte pek çok kriterin dikkate alındığı ürün üzerinde değer yaratılan stratejileri benimsemeleri, günümüzde bu stratejilerin değiştiğini göstermektedir Tedarikçi ve İşletme İlişkileri Müşterilerin isteklerinin büyük önem taşıdığı günümüz rekabetçi pazar koşullarında, işletmeler müşterilerin taleplerini karşılarken tedarikçilerinden destek alabilmektedir. İşletmeler müşterilerin taleplerinin yerine getirilmesinde, tedarikçilerin desteğini alabilmek için tedarikçileriyle daha iyi ve yakın ilişkiler geliştirmelidirler. İşletme ile tedarikçileri arasında kurulan ilişkinin yönetilmesi, tedarikçilerle birlikte geliştirilecek stratejileri, yaklaşımları ve organizasyonu içermektedir [Öz ve Baykoç, 2004]. Tedarikçi ilişkileri, hizmet ve ürün tedarikçileri ile ürünü kullanan son kullanıcılar arasında devam eden faaliyetleri ve süreçleri kolaylaştıran bir araç durumundadır. İşletmeler, tedarikçilerle kurdukları ilişkileri iyi yönettiklerinde diğer işletmelerle rekabet ederken kendilerine bir avantaj sağlamaktadırlar [Juran, 1998]. Üretim işletmeleri üretimlerini gerçekleştirirken yıllık gelir içerisinde satın alma harcamaları %50-90 arasında değişmektedir [De Boer ve arkadaşları, 2001]. Bununla

24 10 birlikte üretim işletmeleri en yavaş tedarikçinin hızıyla pazara girebilmekte ve tedarikçilerinin arasından en zayıf üyesi kadar kaliteli üretim yapabilmektedir. Bu nedenlerle bir işletmede satın almanın ve tedarikçilerle olan ilişkinin iyi yönetilmesi gerekmektedir. Tüm bunlara rağmen işletme yöneticilerinde, tedarikçi ilişkilerinin sadece ürün kalitesini arttırmaya ve maliyetleri düşürmeye yardımcı olacağı düşüncesi hakimdir [Kraljic, 1983]. İşletmeler artan müşteri beklentilerini karşılayabilmek için kaliteli ürün ve hizmet üretmek durumundadırlar [Choy ve arkadaşları, 2004]. Tedarikçi ilişkilerinde güven uzun dönemli bir anlaşmanın imzalanmasından ibaret değildir. Buradaki güven, uzun zaman sürecinde ortaya konan davranışlar ve faaliyetlerle gösterilmektedir. Tedarikçi ile işletme arasında birlikte çalışma süresi arttığında, tedarikçilerle olan güven ilişkisi derinleşmekte ve birlikte problem çözme ve yenilik yapma gibi faaliyetler gerçekleştirilmektedir [Forker, 1999]. Tedarikçilerle kurulabilecek ilişkiler, operasyonel düzeyden stratejik düzeye, bütünleşmede ise salt satın almadan tasarım ortağı olma düzeyine kadar değişim gösterir. Tedarikçilerle kurulan ilişkinin zaman boyutu ise siparişler arası süreden başlayarak 5 yıla kadar, değişmektedir. Kalite denetim düzeyi, tasarım ortaklığı düzeyinde en yüksek seviyeye ulaşmaktadır. Lojistik faaliyetler, siparişlerden elektronik belge değişimine kadar ilişkinin boyutuyla birlikte değişmektedir. Fiyatın belirlenmesi üretici ile tedarikçi arasındaki ilişkinin düzeyine göre sabit olabileceği gibi pazarlık usulüyle de ortaya çıkabilmektedir. Üretici-tedarikçi ilişkileri, basit düzeyden stratejik düzeye çıkarken karşılıklı bütünleşme artar [Forker, 1999].

25 11 3. TEDARİKÇİ KALİTESİNİN ÖNEMİ Tedarikçi kalitesi nihai ürün kalitesinde önemli bir etkiye sahiptir. Kalite yönteminde işletmelerin kalite performansının, üretilen üründe kullanılan malzemenin kalite performansı kadar iyi olabileceği görüşü hakimdir [Forker, 1999]. Bu nedenle, tedarikçi-kalite bütünleşmesi kalite mükemmelliği için önemlidir. İşletmenin ürün kalitesinin mükemmel olmasında, tedarikçilerin işletmeye değer katan faaliyetlere etkin biçimde katılımının önemli olduğu görülmektedir. Tedarikçiler ürün tasarım, mühendislik ve test sorumlulukları üzerine değer yarattıklarında, üst düzey tedarikçi kalitesi aramak sadece arzu edilen bir durum değil stratejik bir zorunluluk olmaktadır [Monczka ve Trent, 1999]. Tedarikçi kalitesinin düşük olması işletmeye ek maliyet olarak yansımaktadır. Şöyle ki; bir tedarikçi kalite, teslimat ve güvenilirlik şartların en az birini yerine getirmekte başarısız olduğunda, üretici işletme bu hatalı durumları düzeltmek için ek maliyetlere katlanmak zorunda kalmaktadır [Juran, 1998]. Tedarikçi kalite performansı, kalite yönetiminin bir parçası olarak düşünülmektedir. Yapılan çalışmalarda kalite yönetimi ile kalite performansının birbirini olumlu yönde etkilediği görülmüştür. Ürün kalitesinin toplam kalite felsefesinin en önemli kaynağı olduğu düşünüldüğünde, tedarikçi kalite yönetimi göz ardı edilemez. Burada işletme yönetimi, işletmede üretilen ürün, süreç ve servisler için kullanılan girdinin kaynağının tedarikçiler tarafından sağlandığını bilerek hareket etmek durumundadır [Nwankwo, 2002]. Günümüzde, artan müşteri talepleri doğrultusunda, önde gelen işletmeler tedarikçileriyle işbirliğine dayanan bir kalite yönetimi modelini uygulamaktadırlar [Nwankwo, 2002]. Bu kalite yönetim modelini seçen işletmeler, tedarikçilerin, kaynaklardan nihai ürüne ulaşıncaya kadar geçen faaliyetler zincirinin bir parçası olduğunu görmüşlerdir. Ayrıca tedarikçinin teslim ettiği ürünlerin kalitesinin nihai ürün kalitesi üzerindeki etkisinden dolayı tedarikçi kalite performansı, tedarikçi seçiminde çok önemli hale gelmiştir [Shin ve arkadaşları, 2000].

26 Tedarikçi Kalitesinin Değerlendirilmesi Tedarikçi kalitesinin değerlendirme süreci, birbiriyle bağlantılı üç ayrı değerlendirmeden oluşmaktadır. Bunlar; tedarikçi kalite sisteminin değerlendirilmesi, tedarikçi işletme yönetiminin değerlendirilmesi ve tedarikçi ürününün kullanım uygunluğunun değerlendirilmesi şeklinde sıralanabilir. Bu üçlü incelemeyle gerçekleştirilecek değerlendirme, tedarikçilerin üreticinin istediği kalitede ve performans standartlarına uygun olup olmadığını ortaya koyacak temel bir çalışma oluşturacaktır [Van Weele, 2002]: i. Tedarikçi kalite sisteminin değerlendirilmesi Tedarikçi kalite sisteminin değerlendirilmesi, tedarikçinin sahip olduğu kalite sisteminin standartlarla karşılaştırılmasından oluşmaktadır. Bu standartlar ISO 9000 standartları gibi genel standartlar olabileceği gibi işletmenin kendi geliştirdiği özgün bir standartlar sistemi de olabilmektedir. İşletmeler bu değerlendirmeyi bir ekiple işletme ziyaretleri gerçekleştirerek veya tedarikçi kalite sistemini belgelendirebilecek üçüncü bir kuruluştan yararlanarak gerçekleştirmektedirler. ii. Tedarikçi işletme yönetiminin değerlendirilmesi Tedarikçi işletmenin yönetiminin değerlendirilmesi, tedarikçilerin üretici firmanın bugün ve gelecekteki taleplerini karşılama kapasitesinin değerlendirilmesinden oluşmaktadır. Böylece, tedarikçi firmanın, bugün ve gelecekteki finansal işletme performansı değerlendirilebilmektedir. Bu değerlendirmede tedarikçi aşağıdaki özellikler itibariyle incelenebilir: Üreticinin ihtiyaçlarını ve gelecek planlarını tutarlı bir şekilde garanti edebilmesine yönelik araştırma ve geliştirme çalışmaları, Finansal gücü garanti etmek için borç yapısı,

27 13 Gerekli ürün ve hizmeti; dağıtım ve üretimi için gerekli kapasiteyi garanti etmek için üretim kapasitesi, Bilgi paylaşımı olabilmesi için gerek duyulacak kapasite için bilgi teknolojileri. iii. Tedarikçi ürününün kullanım uygunluğunun değerlendirilmesi İşletme, tedarikçi ürününün değerlendirilmesinde, çalışmasında, tedarik edilen ürün veya hizmetin kullanım uygunluğunu incelemektedir. Üzerinde durulan hususlar kalite, teslimat ve servis hizmetidir. Bu incelemede şu özellikler değerlendirilmektedir: Müşteri gereksinmelerine uyum, Süreç yeteneği, Anahtar performans göstergeleri, (teslim edilen ürünler içerisinde uygun olmayanların oranı, müşteri memnuniyeti, kalitesizlik maliyeti vb.) Toplam kalite yönetimini benimsemiş üreticiye malzeme sağlayan bir tedarikçi, üreticinin isteklerini karşılayamadığında iki önemli sonuçla karşı karşıya kalmaktadır. Bunlardan birincisi tedarikçinin üretici işletmenin tedarikçi havuzundan çıkartılmasıdır. İkincisi ve daha önemlisi tedarikçinin rekabet ettiği işletmeler arasında sahip olduğu itibarının zarar görmesidir [Roethlein ve Mangiamelis, 1999] Tedarikçi Kalitesinin Arttırılması İşletmeler, pazara benzer hizmeti veya ürünü sunan herhangi bir işletmenin kalite düzeyiyle rekabet edebilecek kalitede ürün üretmeye zorlanmaktadır. Bu kalite düzeyinin yakalanması gereği, tedarikçilerin de benzer ürün üreten işletmelerin kalite düzeyinde üretim yapmalarını gerektirmektedir [Monczka ve Trent, 1999].

28 14 İşletmelerde aşağıdaki faaliyetler gerçekleştirildiğinde bu faaliyetler, şimdiki ve gelecekteki kalite beklentilerinin elde edilmesine yardımcı olmaktadır. Bu faaliyetler şöyle sıralanabilir [Monczka ve Trent, 1999]: i. Tedarikçi listesinin optimizasyonu ii. Tedarikçi performansının ölçülmesi iii. Tedarikçi hedefleri oluşturma iv. Performans gelişim ödülleri v. Tedarikçi sertifikasyonu vi. Tedarikçi performans gelişimi vii. Tedarikçinin ürün tasarım sürecine katılması Bu faaliyetler sırayla ele alınarak tedarikçi kalitesine olan etkileri ortaya konulmaya çalışılacaktır: i. Tedarikçi listesinin optimizasyonu Tedarikçi kalitesi ve başarılı tedarikçi yönetimi için ön şart işletmenin tedarikçi sayısını en uygun sayıya indirmesi çalışmasıdır [Shin ve arkadaşları, 2000]. İşletmeler, tedarikçi listesinin optimizasyonu işlemini doğru bir şekilde uygulayıp tedarikçi sayısını uygun seviyeye indirdiklerinde daha yüksek tedarikçi kalitesine ulaşabilmektedirler [Monczka ve Trent, 1999]. İşletmeler tedarikçileri ile daha yakın ilişkiler geliştirmek amacıyla, tedarikçi listesinde yer alan tedarikçilerin sayısını azaltmaktadır. Bunun sonucunda üretici işletmelerin tedarikçilerine olan bağımlılığı artmaktadır. Artan bağımlılık tedarikçilerin kalite, teslimat, servis ile ilgili gösterecekleri performansın önemini daha da arttırmaktadır [Petroni ve Braglia, 2000]. ii. Tedarikçi performansının ölçülmesi Tedarikçi performans ölçümünde, ölçme eylemiyle birlikte ölçme sonuçlarından, işletmelerin ne şekilde yararlandığı önemlidir. Ölçme, yönetmenin ve geliştirmenin

29 15 anahtarı durumundadır. İşletme içinde satın alma yöneticileri tarafından tedarikçi performans ölçüm sistemleri aşağıdaki nedenlerden dolayı kullanılmaktadır [Monczka ve Trent, 1999]: Tedarikçi gelişim potansiyelinin ortaya çıkarılması, Performans eğilimleri, Gündelik satın alma ve uzun dönemli satın alma anlaşmalarından fayda sağlamada en iyi tedarikçilerin seçilmesi, Tedarikçi zinciri gelişim çabalarının tümünün etkinliğinin belirlenmesidir. iii. Tedarikçi hedefleri oluşturma Tedarikçi gelişim hedefleri, işletmenin tedarikçisinden beklediği gelişim hızının rakip işletmelerin tedarikçilerinden gördüğü gelişim hızından daha iyi olmasıdır. İşletmeler genellikle hedeflerin doğrulanıp doğrulanmadığının tespitinde örnek edinme yöntemini kullanmaktadır. Performans ölçüm sistemleri, tedarikçi hedefleri ile birleştirildiğinde, tedarik zincirinin geliştirilmesi için önemli bir fayda sağlamaktadır [Shin ve arkadaşları, 2000]. iv. Performans gelişim ödülleri Performansa bağlı ödüllendirme sürecinde tedarikçi gelişimi ile ödüller arasında pozitif bir ilişki bulunmaktadır ve öncesi dönemlerde satın alıcı konumundaki işletmeler tedarikçilerindeki gelişmeleri görmekte ancak bu gelişmeler sonucundaki faydaları paylaşmakta isteksiz davranmaktaydılar. Bu tutum sonucunda tedarik zincirinde minimum değişim veya gelişim meydana gelmekteydi. Günümüzde durum değişmiştir. İşletmeler iyi performans gösteren tedarikçilerine çeşitli şekillerde ödüllendirme faaliyetlerinde bulunmaktadır. Satın alıcı durumundaki işletmeler en iyi tedarikçi performansını ve gelişimini ödüllendirmede pek çok seçeneğe sahiptir. Bunlara örnek olarak aşağıdaki işletme gelişim ödül çalışmaları verilebilir [Monczka ve Trent, 1999]:

30 16 Tedarikçi kaynaklı gelişmelerin sonucunda elde edilen faydaların paylaşılması, Uzun dönemli satın alma kontratları ile ödüllendirme, Satın alıcı işletmenin toplam satın alma içinde tedarikçiye daha fazla iş teklif etmesi, Kamuoyuna en iyi tedarikçileri duyurmak, En iyi on tedarikçi ödülü sağlamak. Bunun içerisinde yılın tedarikçisi ödülünü eklemek, Satın alıcı işletmelerden yeni teknolojiye geçiş sağlamak, Yeni ürün geliştirme aşamasına tedarikçiyi erken dahil etmek. v. Tedarikçi sertifikasyonu Tedarikçi sertifikasyonu, tedarikçi süreç ve yöntemlerinin yeterli kaliteyi sağladığının resmi olarak ortaya konulmasıdır. Sertifikasyon belgesine sahip tedarikçilerden gelen ürünler işletmeye girişte kontrole tabi tutulmamaktadır. Tedarikçilerin belgelendirilmesi işlemi genellikle bir çalışma ekibi tarafından yoğun işletme ziyaretlerinden oluşan bir çalışmayı gerektirmektedir. Tedarikçi sertifikasyonu verilme süreci aşağıdaki faaliyetleri içermektedir [Monczka ve Trent, 1999]: Tedarikçi işletme yönetimiyle kalite gelişiminin önemini içeren toplantılar yapmak, Denetim ekibi gelmeden, tedarikçilerin deneme denetimleriyle kendi eksikliklerini düzeltmeye çalışması, Kapsamlı denetimlerin sonuçlarının tedarikçiye geribildirim olarak sunulması, Tedarikçi performansının derecelendirilmesi. vi. Tedarikçi performans gelişimi Tedarikçi gelişimi, tedarikçi performansını ve yeteneklerini artırmak için uygulanan faaliyetlerin bütünüdür. Tedarikçi gelişim faaliyetleri, sözlü çabalardan, tedarikçi

31 17 personelinin eğitilmesi, tedarikçi firmaya doğrudan yatırım gibi geniş çabalara kadar çeşitlilik göstermektedir. Tedarikçi performansını arttırmaya yönelik çabalara aşağıdaki işletme tutumları örnek olarak verilebilir [Krause ve Ellram, 1997]: Tedarikçilere yardım sağlamaya hazır olmak Tedarikçi performans problemlerini önceden görmeye çalışmak ve oluşmadan önlemeye çabalamak Sadece tedarikçi ürününü değil aynı zamanda tedarikçi yeteneklerini de satın aldığının farkında olmak Tedarikçilerin operasyonlarını nasıl gerçekleştirdiğine bakmak Tedarikçileri işletmenin bir devamı olarak görmek Tedarikçilerin problemlerini kendi problemi olarak görmek Tedarikçi ürün/hizmetlerinin sürekli gelişimi işletmenin satın alma bölümünün bir hedefi olması Tedarikçi ürün/hizmet kalitesi işletmenin uzun dönemli rekabet pozisyonunu etkilediğinin bilinmesi. vii. Tedarikçinin yeni ürün geliştirme sürecine katılması İşletmelerin bazıları nitelikli tedarikçilere sahip olduklarında tedarikçilerini ürün geliştirme sürecine erken dahil edebilmektedir. Tedarikçilerin ürün geliştirme sürecine erken dahil edilmesinin altında yatan temel sebep tedarikçilerden, mühendislik, tasarım, test etme ve imalat yeteneklerinden alınabilecek faydanın en yüksek seviyeye çıkarılması arayışıdır [Monczka ve Trent, 1999]. Bu yaklaşım üretici işletmenin, yeterli kapasiteye sahip tedarikçilerin yalnızca tek bir ürün üretmenin dışında başka potansiyeli olduğunu görmesi ile ortaya çıkmıştır. Tedarikçilerin ürün geliştirilmesine katılımına izin verilmesiyle tüm tecrübesini daha kaliteli ve daha iyi tasarım için ortaya koyması sağlanmaktadır. Tedarikçinin erken geliştirme aşamasına katılması, kalite ve maliyet unsurlarını olumlu yönde etkileyebileceği gibi geliştirme zamanının aşağıya çekilmesine de katkıda bulunabilecektir [Pagel ve Shen, 2001].

32 18 4. TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Endüstri kuruluşlarının ürettikleri ürünlerin özelliklerinin artması günümüzde üretimde kullanılan parça çeşit ve sayısını arttırmıştır. İşletmelerin üretimde kullandıkları parçaların tamamını üretmeleri ekonomik olmamaktadır. İşletmelerin, belirledikleri özelliklerdeki ürün üretme yeteneğine sahip tedarikçiler arasından hangilerinin seçileceği ise tedarikçi seçim problemi olarak tanımlanmaktadır. Tedarikçi seçim problemi, işletmenin çalışacağı tedarikçi sayısının belirlenmesi ve alternatif tedarikçiler arasından en uygununun seçilmesi olmak üzere iki farklı yönden ele alınmaktadır [Benyoucef ve arkadaşları, 2003]. Temel olarak iki çeşit tedarikçi seçim problemi vardır [Ghodsypour ve O Brien, 1998]: i. Hiçbir yapısal kısıtlayıcının olmadığı ortamda tedarikçi seçimi (Tek Kaynak): Bu ortamda tedarikçiler işletmenin kalite, teslimat ve kapasite gibi önceden belirlediği tüm gereklilikleri sağlayabildiği varsayılmaktadır. İşletmenin ürün ihtiyacı bu ortamda tek bir tedarikçi tarafından karşılanmaktadır. ii. Kısıtların olduğu ortamda tedarikçi seçimi (Çoklu Kaynak): Bu ortamda hiçbir tedarikçi işletmenin önceden belirlediği gereklilikleri tam olarak sağlayamamaktadır. İşletme bu ortamda tedarikçi seçimi gerçekleştirdiğinde birden fazla tedarikçi seçmekte ve aralarında toplam siparişi paylaştırmaktadır. Tedarikçi seçim süreci dört aşamaya bölünmüştür [De Boer ve arkadaşları, 2001]: i. Problemin tanımlanması: İşletmeler ürün çeşitliliğini arttırma ve yenileme faaliyetlerini gerçekleştirirken, sürekli yeni tedarikçi arayışındadırlar. Tedarikçi seçim problemi tanımlanırken, satın alma sürecinde öncelikle tedarikçi seçimiyle neyin amaçlandığı ortaya konmaktadır. ii. Kriterlerin formülasyonu: Karar vericiler tedarikçi seçiminde kullanacakları kriterleri bu aşamada ortaya koymaktadırlar. Tedarikçi seçiminde kullanılan kriterler nicel ve nitel yapıda olabilmektedir.

33 19 iii. Aday tedarikçilerin ön seçimi: İşletmeler belirledikleri kaynak kullanma stratejisi ve tedarikçi ilişkilerinde belirledikleri politikaya bağlı olarak çalışacakları tedarikçi sayısına karar vermektedir. Bu aşamada mevcut tedarikçiler arasında etkin olmayan veya satın alıcı işletme tarafından belirlenen ön seçim koşullarını yerine getiremeyen tedarikçiler elenmektedir. iv. Son seçim: Bu aşamada tedarikçi seçim kriterleri göz önünde bulundurularak tedarikçi veya tedarikçilerin seçimi gerçekleştirilir Tedarikçi Seçim Probleminin İşletmeler İçin Önemi Günümüz rekabetçi ortamında tedarikçi seçim kararı bir üretim işletmesinin başarısı için büyük önem taşımaktadır. Uygun tedarikçilerin seçilmesi, işletmelerin başarısında olumlu yönde etki yapmaktadır. Buna karşın tedarikçi seçim kararında yapılacak yanlışlıklar, işletmenin ürettiği ürünlerdeki olumsuz etki (ürün kalitesinin yeterli düzeyde olmaması, siparişlerin yetiştirilememesi gibi) ve getireceği ek maliyetler (niteliksiz ürüne bağlı olarak üretimin aksaması), işletmenin uzun dönemde göstereceği performansa olumsuz etki yapacaktır [Weber ve arkadaşları, 2000]. Tedarikçi seçim kararının işletmeye etkisi, işletmenin üretim sistem ve stratejilerine göre farklılık göstermektedir. Tam zamanında üretim yapan bir işletme, tedarikçilerine doğrudan bağlıdır. İşletme için tedarikçilerinin kalitesi ve ürün teslimi konusundaki performansı, büyük önem taşımaktadır. Bu tür üretim stratejilerinde tedarikçi üretim ve kalite sistemi değerlendirilip onaylanmaktadır. Tam zamanında üretim yapan işletmenin tedarikçisinin ürettiği ürün kalite açısından, doğrudan üretime hazır ve hatasız, yada istenilen hata oranına düşürülmüştür [Wadhwa ve Ravindran, 2007]. İşletmelerin esas faaliyet alanlarına yönelmeleri ve pek çok faaliyet alanında (üretim, montaj işlemi) dış kaynak kullanmaları sonucunda, bu hizmetleri aldıkları tedarikçilerin üretimdeki etkileri artmıştır [Vonderemse ve Tracey, 1999].

34 20 Üretimde ve işletmeye değer katan faaliyetlerde tedarikçi payının artması, tedarikçilere olan bağlılığı arttırmaktadır. Bu gelişmeler tedarikçi seçimini işletmeler için daha önemli hale getirmektedir. İşletmelerin çalıştıkları tedarikçi sayısını azaltarak onlarla daha yakın ilişkiler geliştirme isteği, işletmeler açısından tedarikçi seçiminin önemini arttırmaktadır. İşletmeler daha az tedarikçi ile çalışma stratejisini seçtiklerinde daha az sayıda tedarikçiye daha fazla iş vermek durumunda kalmaktadırlar. Bunun sonucunda tedarikçilerin, işletmenin başarısı üzerinde etkileri ve buna bağlı olarak işletmeler için tedarikçi seçim probleminin önemi artmaktadır [Vonderemse ve Tracey, 1999]. Tedarikçi seçim kararının önemi işletmenin bir birim ürün maliyeti üzerinde dışarıdan sağladığı malzemenin maliyetinin oranı ile de ilişkilidir. Satın almaya bağlı olarak maliyetlerdeki artış tedarikçi seçiminin önemini arttıran bir başka unsurdur. Yüksek teknoloji ürünlerinde bitmiş ürünün maliyetinin %80 i tedarikçilerden sağlanan parçalardan oluşmaktadır [Karpak ve arkadaşları, 1999]. Üretim işletmelerinde tedarikçilerden sağlanan parçaların işletmeye maliyeti toplam maliyetler içerisinde %70 seviyesine ulaşabilmektedir [Speakman ve arkadaşları, 1999]. Bu yüksek oranlar satın alma ve tedarik yönetiminin işletmelerin karlılığına etkisinin büyüklüğü konusunda fikir vermektedir. Satın alma ve tedarik yönetiminin etkin biçimde gerçekleştirilmesiyle doğru miktarda ürün, istenen kalitede, istenen fiyatta, istenen zamanda doğru tedarikçilerden işletmeye sağlanacaktır [Dobler ve Burt, 1996]. Son yıllarda işletmeler hızla artan teknolojik değişimlerin yaşandığı ve daha yüksek kalite ve servis hizmeti gerektiren pazar koşullarında üretimlerini sürdürmektedir. Bu koşullar işletmeleri tedarikçi seçimi ve yönetiminde değişime zorlamıştır. Artık işletmeler, tedarikçilerini sadece satın alma işlemlerini gerçekleştirdikleri birer işletme gibi görmemektedir. İşletmeler tedarikçileriyle olan ilişkilerini yeni ürün geliştirme aşamasına kadar ilerleterek onları birer iş ortağı olarak görebilmektedirler. Tedarikçi ilişkilerindeki bu değişim tedarikçi seçim probleminin önemini arttıran bir başka unsurdur [Nassimbeni ve Battai, 2003].

35 21 İşletmelerin kendi hedeflerine uygun tedarikçileri bulma amacı tedarikçi seçim probleminin önemini ve karmaşıklığını arttıran bir başka faktördür. Tedarikçi seçim problemi ile ilişkilendirilebilecek üç temel karar alanı tanımlanmıştır [Aissaoui ve arkadaşları, 2006]: i. Bir ürün mü yoksa bir ürün grubunun mu siparişi verilecek? Tedarikçi seçim probleminin çözümüne yönelik çalışmalarda genellikle tek bir ürün için tedarikçi seçiminin yapıldığı görülmektedir. Oysa tedarikçi, satın alıcı işletmenin verdiği sipariş toplamına bakarak bir indirim uygulayabilir. Tek bir ürün için tedarikçi seçildiğinde birden fazla ürünün siparişinden sağlanabilecek miktar indiriminden yararlanılması söz konusu olmayacaktır. İşletme sipariş vereceği ürün sayısına bağlı olarak bir fiyat indirimi sağlayabileceği gibi aynı zamanda sipariş sayısını azaltarak sipariş verme maliyetinden de tasarruf elde edebilir. ii. Hangi tedarikçiye veya tedarikçilere sipariş verilecek? Temel olarak işletmeler ürünleri tek tedarikçi (tek kaynak) veya birden fazla tedarikçiden (Çoklu Kaynak) sağlamaktadır. Tek bir kaynaktan ürünler sağlandığında tüm tedarikçilerin işletmenin siparişlerini karşılayabilecek kapasitede olduğu varsayılmaktadır. Çok kaynaktan ürün sağlanması durumunda ise tedarikçiler satın alıcı işletmenin kapasite, kalite, teslimat vb. isteklerini karşılayamamakta ve siparişler tedarikçiler arasında paylaştırılmaktadır. İşletmenin tedarikçi ilişkilerinde belirlediği strateji, satın alma işleminde başvuracağı kaynak stratejisini belirlemektedir. İşletmeler, tedarikçileri arasında rekabetin devam etmesini, tek bir tedarikçinin siparişleri zamanında yetiştirememesi gibi risklerin önüne geçebilmek için çoklu kaynak stratejisine yönelmektedir. Diğer taraftan satın alıcı işletme tedarikçisiyle geleceğe dönük yakın ilişkiler kurabilmek için tek kaynak stratejisini seçmektedir.

36 22 iii. Hangi sıklıkla siparişler verilecek? Sipariş verme programı ile tedarikçi seçimi birbiriyle ilişkili iki karar olarak ele alınabilir. Sipariş verme programı birden fazla dönem için tedarikçi seçim kararı ile birlikte planlanır. Sipariş verme programının yapıldığı süre içinde stokta bulundurulacak ürünler, tedarikçilerden gelecek ürün zamanıyla ayarlanarak, stok bulundurma maliyeti azaltılabilmektedir. Tedarikçi seçim problemine kamu ve yerel yönetim işletmeleri ile özel sektörde faaliyet gösteren işletmeler farklı yaklaşımlarda bulunmaktadır. Kamu sektöründe ve yerel yönetimlerde satın alma işleminde devlet muhasebesine önem verilmektedir. Bu işletmeler etkin bir satın alma gerçekleştirirken, satın alma işlemlerinde merkezi biçimde hareket etmektedir. Özel sektör işletmeleri satın alma işlemi sonucunda işletmeye değer yaratmayı hedeflerken, kamu ve yerel yönetim işletmeleri satın alma işlemlerini daha ucuza gerçekleştirerek, tasarruf etme çabasındadır. Tedarikçi seçim probleminde, karar vericiler için tedarikçi seçim kararını karmaşık hale getiren bazı faktörler vardır [Weber ve arkadaşları, 2000]. Bu faktörler belirli başlıklar altında toplanarak açıklanabilir: i. Tedarikçi seçim kararı stratejik bir karardır: Tedarikçi seçim kararı öncelikle işletmenin çeşitli bölümlerinin birlikte çalışmalarını daha sonra da küresel rekabetçi konumlarını etkilemektedir [Chan ve Kumar, 2007]. Tedarikçi seçim kararının etkisi uzun dönemde işletmenin performansını şekillendirmektedir. Bu nedenle tedarikçi seçimi kararı, işletmenin hedeflerine ulaşmak için belirlediği stratejiye uyum göstermelidir. Tedarikçi seçiminin bu kadar önemli olmasının bir sonucu olarak tedarikçi seçim kararı satın alma bölümünün en önemli görevleri arasında gösterilmiştir. Ayrıca tedarik zincirinde önemli bir karar alanı olarak tanımlanmıştır [Muralidharan ve arkadaşları, 2002]. ii. Problemin çözüm sürecine çok sayıda karar vericinin katılımı gerekebilmektedir: Tedarikçi seçim kararı işletmenin satın alma, üretim gibi farklı bölümlerini ilgilendirmektedir [Benyoucef ve arkadaşları, 2003]. Tedarikçi seçim kriterleri

37 23 belirlenirken tüm ilgili bölümlerden bir grup karar vericinin ortak görüşüne ihtiyaç duyulmaktadır. Sonuç olarak tedarikçi seçim sürecinde bir grup karar vericinin katılımı söz konusu olmaktadır. Bir başka açıdan bakıldığında tedarikçi seçim problemi, ilgili bölümlerin amaçlarının karşılanmaya çalışıldığı çok amaçlı bir yapıya sahiptir [Talluri ve Sarkis, 2002]. iii. Tedarikçi seçiminde çok sayıda kriter dikkate alınmaktadır: Tedarikçi seçim kararı verilirken birden fazla kriter göz önünde bulundurulmaktadır. Bu kriterler ürün kalitesi ve fiyatı gibi genellikle birbiriyle çatışan yapıdadır. Bununla birlikte tedarikçi seçiminde ölçülebilen yapıdaki sayısal kriterlerle birlikte, ölçülemeyen yapıdaki sayısal olmayan kriterler de kullanılmaktadır. Sayısal olmayan kriterlerin ifade edilmeleri, doğrudan bir ölçme yapılamadığından güçtür [Benyoucef ve arkadaşları, 2003]. Tedarikçi seçiminde alternatif tedarikçiler birden fazla kriter kullanılarak değerlendirilmektedir. Örneğin tedarikçi seçiminde kullanılan kriterlerle ilgili yapılan ilk çalışmalardan birisinde Dickson; tedarikçi seçiminde satın alma yöneticileri tarafından dikkate alınan 23 kriter tanımlamıştır [Dickson, 1966]. Bunun yanında tedarikçi seçiminde kullanılan kriterlerin sayısı ürün ve satın alma durumunun özelliklerine bağlı olarak farklılık gösterebilir. Örneğin; tedarikçi seçiminde kullanılabilecek 7 grupta 101 ölçme kriteri tanımlamıştır [Huang ve Keskar, 2007]. iv. Tedarikçi performansının kriterlere göre farklılık göstermesi: Tedarikçi seçimini karmaşık hale getiren bir başka neden, tedarikçilerin farklı kriterler için farklı performans göstermeleridir [Verma ve Pulman, 1998]. Örneğin bir tedarikçi ürün fiyatını düşük sunarken kalite veya teslim performansı gibi başka kriterlerde diğer tedarikçiler kadar iyi olmayabilir. v. Çok sayıda tedarikçi arasından seçim yapılması: Tedarikçilerin kendi aralarındaki rekabet nitelikli tedarikçi sayısını arttırmıştır. İşletmelerin uluslararası kaynak kullanmaya yönelmeleri alternatifleri çoğaltmıştır. Ayrıca iletişim teknolojilerindeki gelişmeler işletmelerin birbirlerinden haberdar olma olanağı arttırmaktadır ve aday tedarikçi sayısını yükseltmektedir. Tüm bu gelişmeler

38 24 işletmelerin aralarından seçim yapacağı aday tedarikçi sayısını arttırmıştır [Sönmez, 2006]. vi. Tedarikçi seçiminde işletme tercihleri ve tedarikçi ilişkileri politikası: Satın alma sürecinde işletmenin tedarikçi ilişkileri yönetimi için belirlediği politikadan kaynaklanan kısıtlar ve işletmenin üretim yaptığı çevreden kaynaklanan kısıtlar tedarikçi seçimini karmaşık hale getiren diğer faktörler olarak gösterilebilir [Sönmez, 2006]. Bu süreçte işletme politikasından kaynaklanan kısıtlara örnek olarak; çalışılacak tedarikçi sayısı, bir tedarikçiye verilecek maksimum iş miktarı, az sayıda tedarikçiyle çalışılması kararı vb. sayılabilir. İşletme dışından kaynaklanan kısıtlara örnek olarak; tedarikçilerin üretim kapasiteleri, belirli bir işletmeyle iş yapma isteği vb. örnek olarak verilebilir. Ayrıca işletmelerin uluslar arası kaynak kullanma tercihi uluslararası kaynakların değerlendirilmesinde farklı karar kriterleri kullanıldığından tedarikçi seçim probleminin karmaşıklığını arttıran bir başka unsur olmaktadır [Sönmez, 2006] Küreselleşmenin ve Bilgi Teknolojisinin Tedarikçi Seçimine Etkisi Küreselleşme ve bilgi teknolojilerindeki gelişmeler tedarikçi seçim problemini etkilemektedir. Bilgi teknolojilerinde yaşanan değişimlerin işletme-tedarikçi ilişkilerine getirdiği sonuçlardan biri elektronik veri değişimi olmuştur [Albrect ve arkadaşları, 2005]. Elektronik veri değişimi, elektronik kayıtları oluşturmak amacıyla işletmeler arasındaki elektronik belgelerin değişiminden oluşmaktadır. Elektronik veri değişimi, işletme verilerinin, standart bir düzende bir ticari ortağın bilgisayar uygulamasından diğer bir ticari ortağın bilgisayar uygulamasına aktarılması olarak tanımlanmıştır [Walton ve Gupta, 1999]. Elektronik veri değişimi elektronik ticaretle doğrudan ilişkilidir ve işletmeler arasında kullanılan kağıt belge değişiminin yerini almıştır.tedarik zinciri üyeleri arasında elektronik ortamda veri akışının sağlanması stokların azaltılması ve kaynakların etkin kullanılması olanağı sağlamaktadır [Graham ve Hardaker, 2000].

39 25 Tedarik zincirinde tedarikçiler arasında bilgi paylaşımı sağlandığında siparişlerin zincir üyeleri arasında değişimi gerçekleştirilecek ve zincirin sipariş büyüklüklerinde meydana gelebilecek değişikliklerde esnekliği arttırılmış olacaktır [Leonard ve Davis, 2006]. İnternet, elektronik veri değişiminden farklı olarak, fazladan bir yazılıma ihtiyaç duymaksızın işletmeler arasındaki bilgi paylaşımını mümkün kılmaktadır. Böylelikle internet, işletmeler için elektronik veri değişiminin de ötesinde daha büyük bir alan sunabilmektedir. İşletmeler ürün ve hizmetleri e-satın alma yolu ile internetten yararlanarak yapabilmektedirler. E-satın alma malzeme ve servislerin internete dayalı elektronik ortamdan sağlanması ve bunların işletmeye girişinin yönetilmesini kapsayan bir iş sürecidir [Kameshwaran ve arkadaşları, 2007]. İşletmeler internet teknolojisine dayanan bilgi sistemlerinin yardımıyla salt satın alma işlemini değil, satın alma talebinin yaratılması ve onaylanması, satın alma siparişlerinin verilmesi ve ürün teslim takip işlemlerini de yapabilmektedir [De Boer ve arkadaşları, 2002]. İşletmeler internetten bir iletişim aracı olarak da yararlanabilmektedir. İşletmeler bu amaçla hazırlamış oldukları web sayfalarında, ürettikleri ürüne veya kendilerine ilişkin bilgileri tedarikçileriyle paylaşmaktadırlar. İşletmeler bu sayfalarda kendi çalışma şartlarını duyurarak kendileriyle çalışmak isteyen tedarikçi adaylarının özelliklerini anlatabilecekleri başvuru formları da yayınlamaktadırlar. Bu şekilde işletmelerin yeni tedarikçilere ulaşması daha kolay hale gelmektedir. İnternetin tedarikçi seçim problemine etkisi, işletmenin satın alma sürecinde tedarikçi arama ve iletişim maliyetlerinde düşüş sağlaması olarak özetlenebilir [Davidrajuh, 2003]. Küreselleşmenin ve ticaretin serbestleşmesinin sonuçlarından biri olarak işletmeler ülke dışından tedarikçi kullanma yoluna gidebilmektedirler. Ucuz üretim, vergi avantajı ve işçilik maliyetlerinin kendi ülkelerine göre düşük olması fırsatını değerlendirmek amacıyla işletmelerin ülke dışından tedarikçi kullanma yoluna başvurdukları görülmektedir [Teng ve Jaramillo, 2005]. İşlemeler küresel kaynak kullandıklarında; fiyat, kalite ve yenilik yapma konularında rekabet güçlerini arttırmaktadırlar [Nassimbeni, 2003].

40 26 Bilgi ve iletişim teknolojilerindeki ilerlemeler, ulaştırma alt yapılarındaki gelişmeler uluslararası kaynak kullanımını kolaylaştıran unsurlardır. Buna karşın lojistik faaliyetlerinin ve tedarikçilerle iyi ilişkiler geliştirmenin zorluğu, kültür ve dil farklılıkları, bürokratik problemler ve politik tutarsızlıklar küresel kaynak kullanımını zorlaştırmaktadır [Nassimbeni, 2006].

41 27 5. LİTERATÜRDE TEDARİKÇİ SEÇME VE DEĞERLENDİRME 5.1. Tedarikçi Seçiminde Kullanılan Kriterler Tedarikçi seçimine yönelik olarak yapılan ilk çalışmalar önemli ölçüde maliyet olmak üzere tek bir faktörü dikkate alırken, son yıllarda yapılan çalışmalarda daha önce bahsedildiği gibi kalite, teslim performansı, esneklik gibi birçok faktör tedarikçi seçimi sürecinde kullanılmıştır. Weber ve arkadaşları tarafından 1991 yılında tedarikçi seçimi problemine yönelik olarak yapılan literatür çalışmasında mevcut 74 çalışmanın 47 sinde birden fazla faktör kullanıldığı belirtilmiştir. Arbel ve Seidmann (1985), Beck ve Lin (1981), Tam ve Tummala (2001), Ghodsypour ve Brien (1998), Zviran (1993), ve Bard (1986), yaptıkları çalışmalarda tedarikçi seçimi için göz önünde bulundurulması gereken kriterleri finansal, teknik ve işletim başarısı olmak üzere üç grupta toplamışlardır. İşletmeler, tedarikçilerine olan bağımlılığın artmasına bağlı olarak tedarikçileri ile daha iyi ilişkiler kurma amacındadırlar. Bununla birlikte tedarikçi seçim sürecini daha etkin hale getirmeye çalışmaktadırlar. Bunun için tedarikçi seçim kriterlerinden yararlanmaktadırlar [Vonderemse ve Tracey, 1999]. İşletmeler rekabetçi yapıyı koruyabilmek için belirledikleri öncelikleri de tedarikçi seçim kriterlerine dönüştürmektedir. Tedarikçi seçiminde kullanılan kriterler bir anlamda tedarikçilerin işletmeyle iş yapmaya uygun olup olmadığının belirlenmesinde kullanılmaktadır [Krause ve arkadaşları, 2001]. Tedarikçi seçiminde kullanılan kriterlerle ilgili yapılan ilk çalışmalardan birisi Dickson tarafından 1966 yılında A.B.D. ve Kanada, Ulusal Satınalma Müdürleri Topluluğundan seçilmiş 273 satınalma sorumlusu ve müdürüyle yapmış olduğu çalışma ile gerçekleştirilmiştir [Dickson, 1966]. Bu çalışmada tedarikçi seçiminde kullanılabilecek 23 kriter tanımlanmış ve satın alma yöneticilerinin bu kriterlere verdikleri önem dereceleri belirlenmiştir. Dickson ın yaptığı çalışmada ulaştığı sonuçlar Çizelge 5.1 de verilmiştir. Çizelge 5.1 de de ilk sütun kriterin önem sıralamasındaki yerini göstermektedir. İkinci sütunda tedarikçi seçiminde kullanılan kriterler bulunmaktadır. Üçüncü sütunda ilgili kriterin araştırmaya katılanların 5 üzerinden verdiği önem puanına göre sıralamada elde ettiği puan gösterilmektedir.

42 28 Kalite, teslim tarihine uyma, tedarikçi geçmiş dönem performansı kriterlerinin, 1966 yılında da tedarikçi seçiminde etki derecesinin yüksek olduğu görülmektedir. Çizelge 5.1. Dickson ın kriterleri [Dickson, 1966] Sıralama Kriter Sıralama Puanı 1 Kalite 3,508 2 Teslim tarihine uyma 3,147 3 Geçmiş dönem performansı 2,998 4 Garanti politikası 2,849 5 Üretim tesisleri ve kapasitesi 2,775 6 Fiyat 2,758 7 Teknik yeterlilik 2,545 8 Finansal durum 2,514 9 Prosedüre uyum 2, Kontrata uyum 2, İletişim sistemi 2, Endüstrideki yeri 2, İş yapma isteği 2, Yönetim ve organizasyon 2, Tamir servisi 2, Tutum 2,12 17 Görüşme sonucu bıraktıkları etki 2, Paketleme yeteneği 2, İşçi ilişkileri kayıtları 2, Coğrafi yer 1, Geçmiş dönemde yapılan iş 1, Ürün kullanımı sonrası eğitim olanağı 1, Karşılıklı anlaşmalar 0,61 Weber ve Current (1991), Dickson ın 23 kriterini kullanmış ve 1966 yılından beri çıkan 74 makaleyi incelemiştir. İnceledikleri makalelerin %64 ünde birden fazla

43 29 seçim kriteri kullanıldığında tespit etmişlerdir. Weber ve Current in çalışması ile Dickson ın çalışması arasındaki sonuçların karşılaştırması Çizelge 5.2 de yer almaktadır. Çizelge 5.2. Dickson / Weber ve Current in çalışmalarının karşılaştırılması [Weber ve Current, 1991] Kriter Dickson Makale Sıralama Sayısı % Değer Fiyat Teslimat Kalite Üretim Özellikleri ve Kapasite Coğrafi Konum Teknik Yetenek Yönetim ve Organizasyon Saygınlık ve Endüstrideki Pozisyon Finansal Durum Performans Geçmişi Tamir Hizmeti Tutum Paketleme Yeterliliği Faaliyet Kontrolleri Eğitim Yardımları Usule Ait Uygunluk İşçi İşveren İlişkisi Kaydı İletişim Sistemi Karşılıklı Anlaşma Etki İş Arzusu Geçmiş İş Birikimi Garanti ve Tazminat Politikaları Tedarikçi Seçim Probleminde Uygulanan Modeller De Boer ve arkadaşlarına (2001) göre tedarikçi seçimi probleminde kullanılan yöntemler; potansiyel tedarikçiler için ön eleme ve nihai seçimde kullanılanlar olarak öncelikli bir sınıflandırmaya tabi tutulabilir. Boer, ön elemede kullanılan yöntemlerin

44 30 nihai seçimde de kullanılabileceğini kabul etmekle birlikte, bu yöntemlerin temelde bir seçimden çok bir sıralama yaptığını iddia etmiştir. Tedarikçi seçimi probleminin çözümü için geliştirilen modeller; çok kriterli karar modelleri, maliyet tabanlı modeller, matematiksel modeller ve istatistiksel modeller olmak üzere dört ana grupta toplanmıştır. Kriter ağırlıklarına göre seçim yapmanın yanında optimal sonuç aranan, tedarik miktarı, kafile miktarı, ulaştırma, teslimat süresi, hata oranı, konum, rotalama gibi, yargıların ötesinde açık bir değerlendirme gerektiren tedarikçi seçimi problemlerinde kullanılan tüm yöntemler, matematiksel programlama yöntemleri altında toplanabilir. Bilgisayar destekli bir yaklaşım olan yapay zeka uygulamaları ve karar yargılarındaki belirsizlikleri sayısal ifadelere dönüştürerek programlama modelleriyle uzantılı kullanılan bulanık yaklaşım da aynı başlık altında ele alınabilir [Sönmez, 2006] Çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ÇKKV, Yöneylem Araştırmasının son yıllarda en hızlı gelişen dalı olarak görülmekte ve bu alanın özü olan problem çözmede sistem düşünüşü, çok disiplinlilik ve bilimsel yaklaşım karakterlerini yenileyen ve canlandıran bir alanı temsil etmektedir [Bogefot ve Pruzan, 1997]. Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) (Multiple Criteria Decision Making MCDM), en kısa tanımıyla; "Çoklu ve birbiriyle çatışan amaçların (kriterlerin) gerçekleştirilmek istendiği problemlerin çözümüne verilen genel isimdir [Zionts, 1979]. ÇKKV, hem bir yaklaşımı temsil eder hem de çoklu, aynı ölçüye sahip olmayan ve birbiriyle çatışan kriterlerle karakterize edilebilecek problemlerle karşılaşan insanlara, kendi değer yargılarına uygun seçimler yapmalarında yardımcı olması için tasarlanmış teknik veya yöntemleri kapsayan bir üst kavramı anlatır [Zionts, 1979]. İmalatçı ihtiyaçlarını sürekli karşılayacak, kabul edilebilir toplam performans ölçülerine sahip tedarikçi seçimlerini yapmanın zorluğundan ve bu problem tedarikçilerin seçiminde birden çok kritere dayalı olarak karar vermeyi

45 31 gerektirdiğinden, çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemi yapısındadır [Araz ve arkadaşları, 2006]. Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri Çok Amaçlı Karar Verme ve Çok Ölçütlü Karar Verme olarak iki ana başlık altında toplanmıştır. Çok amaçlı karar verme; alternatiflerin bir matematiksel program yapısı içinde dolaylı olarak tanımlandığı modellerdir. Bu çalışmada ele alınan çok ölçütlü karar verme ise, 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 [Nydick ve Hill, 1992]. Literatürde çok ölçütlü sorun çözüm yöntemleri olarak birçok yöntem ortaya konulmaktadır. Analitik Ağ Prosesi (ANP), Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve TOPSIS yöntemleri en sık kullanılan ve en yaygın bilinen Değer/Fayda Temelli yöntemleridir. Analitik Ağ Prosesi, tedarikçi seçim probleminde yer alan bileşenler arasındaki ilişkileri ve yönlerini tanımlayarak bir ağ şeklinde ifade etmektedir. Analitik Ağ Prosesi tedarikçi seçim problemine Sarkis ve Talluri (2002) ve Bayazit (2006) tarafından uygulanmıştır. Analitik Hiyerarşi Prosesi, tedarikçi seçim probleminin çok amaçlı yapısına uygun bir yöntemdir. Karar vericinin tedarikçi seçiminde kullanılan kriterlerin önem ağırlıkları arasında ödünleşme yapmasına olanak vermektedir. AHP sağladığı bu önemli avantajlar nedeniyle tedarikçi seçim problemine, pek çok araştırmacı tarafından uygulanmıştır [Barbarosoğlu ve Yazgaç, 1997]. TOPSIS yöntemi ise, seçilen alternatifin, pozitif ideal çözüme en yakın, negatif ideal çözüme en uzak olma esasına dayanmaktadır ve tedarikçi seçim problemine yaygın olarak uygulanmıştır [Supçiller ve Çapraz, 2011]. TOPSIS yöntemi ideal çözümlere yakınlık yoluyla tercihlerin sıralanması tekniği olarak da tanımlanabilir [Wang ve Less, 2007]. Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinde kullanılan diğer bir sınıflandırma ise Üstünlüğe Dayalı Yöntemleridir. Üstünlüğe dayalı yöntemler, çok ölçütlü karar verme problemlerinde karar vericinin önceliklerine dayanarak çeşitli alternatiflerin

46 32 sıralanması için kullanılır. ELECTRE ve PROMETHEE yöntemleri en bilinen ve yaygın olarak kullanılan üstünlüğe dayalı yöntemlerdir. Bu yöntemlerin avantajları, basitlik, açıklık ve kararlılıktır [Dursun, 2009]. ELECTRE tekniği ilk olarak De Boer ve arkadaşları (1998) tarafından, PROMETHEE tekniği ise ilk olarak Dulmin ve Mininno (2003) tarafından tedarikçi seçim problemine uygulanmıştır. Üstünlüğe dayalı yöntemler az bilgiden hareketle tedarikçi seçimine olanak tanımaktadır Maliyet tabanlı modeller Maliyet tabanlı modeller tedarikçi seçimi ve tedarikçilerin karşılaştırılması için maliyetleri dikkate alan rasyonel yaklaşımlardır. Maliyet tabanlı modeller maliyet oranı yöntemi ve sahip olma maliyet yöntemi olmak üzere iki ayrı sınıfta toplanabilir [Ellram, 1995]. Timmerman (1986) tarafından geliştirilen Maliyet Oranı Yöntemi (Cost Ratio Method), her bir kriterin maliyetinin toplam değer içindeki yüzdesinin bulunması ve tedarikçilere ilişkin uyarlanmış bir maliyet çıkarılması yöntemidir ki çok fazla finansal veri gerektirmekte ve maliyet hesaplamada karmaşıklık yaratmaktadır [Talluri ve Narasimhan, 2003]. Maliyet oranı yöntemi kullanılarak tedarikçi seçimi yapılırken, işletme maliyetlerini arttıran bazı önemli faktörlerden yararlanılmaktadır. Maliyetleri arttıran faktörler; ürünün kalitesizliğinden, geç teslim edilmesinden kaynaklanan faktörlerdir. Maliyet oranı yönteminde maliyetler toplam satın alma fiyatına eklenmektedir. Daha sonra hesaplanan toplam maliyet, toplam satın alma maliyetine oranlanır. Bu oranlama işleminden sonra tedarikçiler için indeks değerlerine ulaşılır. Ulaşılan bu indeksler tedarikçi seçiminde, işletmelerin verdiği fiyatlara çarpan olarak eklenerek tedarikçi ile iş yapmaktan dolayı ortaya çıkacak gerçek maliyete ulaşılmaktadır [Talluri ve Narasimhan, 2003]. Degraeve ve diğerleri (2000), tüm satın alma süreci boyunca edinilen maliyetleri nicelendirerek tedarikçi performanslarını değerlendirdikleri yöntem için Sahip Olma

47 33 Maliyeti (Total Cost of Ownership-TCO) kavramını kullanmışlardır [Muralidharan ve arkadaşları, 2002]. Sahip olmanın toplam maliyeti ise; belirli bir mal veya hizmetin bir tedarikçiden satın alınmasının gerçek maliyetinin ortaya konması için kullanılan bir araçtır. Sahip olmanın toplam maliyeti modelinde, satın alıcı durumundaki işletme, ürünün satın alma, elde bulundurma ve ürünün kullanımı sırasında ortaya çıkan maliyetlerin belirlemesini gerektiren bir yöntemdir. Sahip olmanın toplam maliyeti yönteminde ürün fiyatına ek olarak tedarikçilerin bulunması ve değerlendirilmesi, siparişin verilmesi, hatalı ürüne bağlı üretim aksamasından kaynaklanan maliyetler gibi maliyetler eklenmektedir. Bu yöntemde tüm tedarikçiler için sahip olmanın toplam maliyeti bulunduktan sonra en düşük toplam maliyeti sunan tedarikçi uygun tedarikçi olarak seçilmektedir. Maliyet oranlama ve sahip olmanın toplam maliyeti yöntemlerinde tedarikçiler objektif biçimde değerlendirilmektedir [Muralidharan ve arkadaşları, 2002] Matematiksel programlama yöntemleri Tamsayılı Programlama(Integer Programming) Doğrusal programlamanın (Linear Programming) bir türü olan tamsayılı programlama, kısıtları gözeterek amaca göre en azlamaya ya da en çoklamaya çalışan, tamsayılardan oluşan optimal sonuç veren bir yöntemdir. Seçilecek tedarikçiler için (talep, sipariş ve kapasite büyüklükleri, teslimat süreleri vb. gibi), daha keskin kısıtlamalar altında yargılara ulaşılmak istenirse, tamsayılı modelleme yöntemleri, gerek tek başına bir yöntem olarak gerekse diğer yöntemlerle birlikte tedarikçi seçiminde kullanılmaktadır. Anthony ve Buffa (1977) tedarikçi seçimi problemini, satın alma ve saklama maliyetlerini minimize eden doğrusal modelleme yöntemiyle formüle etmişlerdir. Pan (1989), maliyet, kalite ve hizmet kriterlerini esas alan, kalite ve hizmetin kısıtlarda belirtildiği, maliyetin amaç fonksiyonunda minimize edildiği tamsayılı programlama modelini kullanarak en iyi tedarikçiyi seçmiştir. Ghodsypour ve O Brien (1998) tamsayılı programlamayı AHP yle birlikte kullanmışlardır. Weber ve

48 34 Current (1991) ise tedarikçi seçimi için kurdukları çok amaçlı doğrusal programlama modelinde, birbiriyle çatışan faktörler arasındaki ödünleşmeyi analiz etmişlerdir. Maliyet, kalite ve teslimatın amaç olarak belirlendiği bu modelde, tedarikçinin üretim kapasitesi, kafile büyüklükleri, talep karşılama, satın alma maliyeti gibi kalemler kısıtlar olarak belirlenmiş, tedarik miktarları ve çalışılacak tedarikçi sayısı gibi faktörler ayrı bir kısıt kümesi olarak modele eklenmiştir. Hedef Programlama (Goal Programming) Hedef programlama (HP), çok amaçlı karar verme yöntemlerini ölçmek için geliştirilen modellerden biridir. Hedef programlamanın ilk çıkışı, 1955 yılında Charnes ve arkadaşları tarafından yapılan çalışmaya dayanır. HP nin ilk tanımı ise Charnes ve Cooper (1961) tarafından yapılmıştır. Bu model, karar vericinin bir grup olası çözüm alanından en iyi çözümü bulurken, birçok amacı hesaba katmasına dayanır [Aouni ve Kettani, 2001]. HP günümüzde en yaygın kullanılan çok ölçütlü karar verme tekniklerinden biridir. Buffa ve Jackson (1983), kurdukları çok-kriterli doğrusal hedef programlama modelinde, kalite, fiyat, dağıtım gibi tedarikçi faktörlerinin yer aldığı bir kümeyle, işletmenin malzeme ihtiyacı ve emniyet stoğu gibi spesifikasyonlarının bulunduğu faktör kümesini değerlendirmişlerdir. Weber ve arkadaşları (2000), çok amaçlı programlama modeli oluşturmuş ve bu modeli, bir ilaç şirketinin bir departmanı için tedarikçilerin seçiminde ve ilgili tedarik miktarlarının belirlenmesinde kullanmışlardır. Bulanık Mantık Yaklaşımı (Fuzzy Logic Approach) Kriterlerin değerlendirilmesinde bilgi ve yargıların belirsizliğini ölçmek, deterministik yöntemlerle mümkün olmamaktadır. Kritik bilgilerdeki belirsizlik gerçek durumun modele yansıtılmasında sorun oluşturmaktadır. Örneğin; bir kriter için yargılama aşamasında, yargı sözcük diziminin yargıda bulunacak kişinin anlam

49 35 dünyasında karşılık bulamaması, bu yargılama sonucu elde edilecek bilginin muğlak kalmasına yol açmaktadır. Bulanık matematiksel programlama yaklaşımları, çok kriterli probleme çözüm ararken, bu muğlaklığı da aşmaya çalışır. Karar vermede, yüksek derecede belirsizlik ve karmaşıklık varsa; karar değişkenlerini sistematik bir biçimde ele almak için bulanık küme teorisi en elverişli araçlardan birisidir. Bellman ve Zadeh (1970) ise bulanık programlama modeli kavramını önermişlerdir. Tedarikçi seçimi konusunda bulanık mantık kullanan bazı güncel çalışmalara göz atacak olursak; Sarkar ve Mohapatra (2006), kapasite ve performansın tedarikçi seçimi için dikkat edilmesi gereken iki temel kriter olduğunu iddia etmişlerdir. Tedarikçilerin çok sayıdaki sübjektif karakteristiklerinin belirsizliklerini tedarikçi seçimine dahil edebilmek için bir bulanık küme yaklaşımı önermişlerdir. Lee ve diğerleri (2009), bulanık mantığı çok amaçlı hedef programlama tekniğiyle birleştirmiş ve LCD (Likit Kristal Ekran) için tedarikçi seçiminde uygulamışlardır. Öncelikle Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi tekniğini kullanarak tedarikçi seçim kriterlerinin önemlerini analiz etmişlerdir. Ardından çok amaçlı hedef programlama metodu uygulanmıştır. Hsu ve diğerleri (2010), tedarikçi seçiminde bulanık kalite bilgilerinin kullanılmasını öneren bir çalışma yapmışlardır. Tedarikçilerin bulanık tercih ilişkilerini sıralayan bir metod kullanarak tedarikçi seçiminin yapılmasını önermişlerdir. Veri Zarflama Analizi(Data Envelopment Analysis) Veri zarflama analizi (VZA) karar alternatiflerinin etkinliği kavramı üzerinden gelişmiştir. Alternatifler fayda (çıktı) ve maliyet (girdi) kriterleri üzerinden değerlendirilir. VZA yöntemi çalışılan girdi ve çıktılardan bir etkinlik sınırı oluşturur

50 36 ve alternatifleri bu değere göre karşılaştırır [Weber ve arkadaşları, 2000]. Bir alternatifin (tedarikçinin) etkinliği ya da verimliliği; ağırlıklandırılmış çıktı toplamının (tedarikçinin getirisinin) ağırlıklandırılmış girdi toplamına (tedarikçinin seçimi ile ortaya çıkan maliyet) oranıyla belirlenir. Veri zarflama yöntemi, her tedarikçi için en uygun ağırlıkları bularak işletmeye tedarikçileri verimli ve verimli olmayan olarak sınıflandırma imkanı verir [De Boer ve arkadaşları, 2001]. Veri Zarflama analizi modelini Charnes, Cooper ve Rhodes ilk olarak önermişlerdir [Charnes ve arkadaşları, 1978]. Geleneksel model, yazarların isimlerinin ilk harfleriyle (CCR) bilinmektedir. Weber ve arkadaşları, (2000) çok amaçlı tedarikçi seçimi süreci için VZA yı kullanmışlardır. Talluri ve Narasimhan (2003), çalışmalarında tedarikçiler için, kalite yönetimi ve sistemi, üretim yeteneği, tasarım ve gelişme yeteneği, hesap yönetimi, işletme yönetimi ve maliyet kısma yeteneği gibi faktörleri girdi olarak; fiyat, kalite, dağıtım faktörlerini de çıktı olarak belirleyen bir VZA modeli kullanmışlardır. Yapay Zeka Modelleri (Artificial Intelligence Models) Geçmiş veriler ya da uzman bilgisiyle, bilgisayar destekli olarak tasarlanan ve insan zihninin işleyişini taklit eden yapay zeka tabanlı modeller; yaygın olmasa da, yapay sinir ağları ve durum tabanlı çıkarsama (Case-Based Reasoning) yöntemleriyle tedarikçi seçiminde yer bulmuştur [De Boer ve arkadaşları, 2001]. Wei ve diğerleri (1997) ne göre yapay sinir ağları yöntemi karar destek sistemi olarak geleneksel yöntemlere göre para ve zaman tasarrufu sağlarlar, karmaşıklık ve belirsizlik durumlarında geleneksel yöntemlerden daha iyi sonuç verirler ancak kalifiye eleman ihtiyacı ve yazılım gerekliliği yöntemin zayıf yönünü oluşturmaktadır. Albino ve Garavelli (1998), yapay sinir ağları temelli bir karar destek sistemi geliştirmişlerdir İstatistiksel yöntemler İstatistiksel modeller, tedarikçi seçimine ilişkin stokastik belirsizliklerin değerlendirilmesinde kullanılırlar [De Boer ve arkadaşları, 2001]. Talep

51 37 miktarlarının, teslimat ve sipariş sürelerinin belirsizliği tedarikçi seçimi kararlarında göz önünde bulundurulmalıdır. Williams (1984), kriter ağırlıklarının türetilmesinde konjoint analizini önermiştir. Ronen ve Trietsch (1988), sipariş gecikme süresinin belirsiz olduğu durumda, tedarikçi seçimi ve sipariş politikası için karar destek sistemi geliştirmişlerdir [De Boer ve arkadaşları, 2001]. Verma ve Pulman (1998), tedarikçi seçimi süreci için Likert ölçeğiyle oluşturulmuş sorularla beklenen tedarikçi özelliklerini belirlemiş ve tercih öğeleri analizi (Discrete Choice Analysis) yardımıyla kalite faktörünün önemini belirtmişlerdir. Muralidharan ve arkadaşları (2002), tedarikçi seçiminde AHP nin kullanımında tahmin hatalarını alt ve üst sınırlar içerisinde tutmaya yönelik olarak kontrol grafiği mantığını uygulamışlardır. Yine Muralidharan ve arkadaşları (2002), AHP nin yargıların oluşturulması aşamasında, çok sayıda karar vericinin bulunduğu durumlarda, grup yargılarındaki sapmaları değerlendirmek için güven aralığı yaklaşımıyla, tedarikçilerin değerlendirilmesi yöntemini uygulamışlardır. Holt (1998), sayısal özelliklere sahip çok sayıda maddenin farklılık ve yakınlıklarına göre kümelenmesini sağlayan bir istatistiksel gruplama metodu olan kümeleme analizini belli kriterlere göre puanlara sahip olan tedarikçilerin yakınlıklarına göre gruplanmasında kullanmışlardır [De Boer ve arkadaşları, 2001] Tedarikçi Seçimi Konusundaki Önceki Çalışmalar Tedarikçi seçimi ile ilgili çok sayıda ve farklı türde çalışmalar yapılmıştır. Tedarikçi seçimi ve değerlendirmesi konularında geniş kapsamlı literatür araştırması yapılarak, bu çalışma kapsamında incelenen çalışmalar aşağıda özetlenmiştir. Germain ve Droge (1990), toptancıların tedarikçi değerlendirmelerini etkileyen bir bağlamsal değişkenler kümesi ni deneye dayalı olarak incelemişlerdir. Çalışma sonucunda fiyat, servis kalitesi, zamanında teslim faktörleri tedarikçi değerlendirmede kullanılacak en önemli kriterler olarak belirlenmiştir. Mentzer ve Konrad (1991), verilen görevin yerine getirilmesindeki verimliliği ve etkinliğini ölçmeye yönelik bir tedarikçi değerlendirme sistemi önermişlerdir. Bu çalışmada

52 38 etkinlik belirlenen hedeflerin başarılma yüzdesi, verimlilik ise kaynakların kullanım oranı olarak tanımlanmıştır. Weber ve arkadaşları (1991), tedarikçi değerlendirme sürecinin nicel ve nitel kategoriler altında sınıflandırılabilirliğini incelemişlerdir. Bu kriterler üzerinde tedarikçinin performansını gösteren, her bir tedarikçi için toplam skoru veren ve her bir kriter üzerinde bir ağırlığın yer almasına odaklanan doğrusal ağırlıklandırma modeli geliştirmişlerdir. Limmerick ve Cumington (1993), başarılı bir tedarikçi değerlendirme sisteminde üye tabanlı ve isteğe bağlı bir bilgi paylaşımı, kabul edilebilir teknoloji seviyeleri, amaçlar ve şirket değerleri arasındaki uyumun sistemin başarısını arttıracağını ileri sürmüşlerdir. Chao ve arkadaşları (1993), tedarikçi değerlendirme performansı için en önemli faktörlerin zamanında teslim ve kalite olduğunu ileri sürmüşler ve yaptıkları çalışmada bu iki faktörü kullanmışlardır. Mummaleneni ve arkadaşları (1996), işletmelerin gereksinimlerini karşılayan tedarikçilerini kaybetmemek için tedarikçi performans değerlendirme çalışmasının önemine dikkat çekmişlerdir. Bu çalışmada; zamanında teslim, kalite, fiyat/maliyet hedefleri, profesyonellik, müşteri ihtiyaçlarına duyarlılık ve ana sanayi ile uzun süreli ilişkiler faktörleri kullanılmıştır. Krause (1997), tedarikçi performansı geliştirme çalışmalarının odaklandığı konulardan en önemlisinin tedarikçi değerlendirme çalışmaları olduğunu ileri sürmüş ve ana sanayinin mevcut ve gelecekteki isteklerini karşılayabilme yeteneği temelinde bir tedarikçi değerlendirme modeli geliştirmiştir. Roodhooft ve Konings (1997), tedarikçi seçme ve değerlendirme süreci için faaliyet tabanlı maliyetlendirme yaklaşımını ele almışlar ve bu sistemin firmanın üretim prosesinde tedarikçi kaynaklı toplam maliyetin hesaplanmasını sağladığını ileri sürmüşlerdir. Ghodyspour ve O Brien (1998), satın alma faaliyetlerinde hem niceliksel hem de niteliksel faktörleri göz önüne almak için Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ile doğrusal programlamayı birleştiren bir model önermiştir.

53 39 Weber ve Current (2000), tedarikçi seçimi için çok amaçlı bir yaklaşım önermiştir. Metodolojileri, çoklu tedarikçilerle ve fiyat, teslimat güvenilirliği ve ürün kalitesi gibi kriterlerle karşı karşıya olan bir satınalma müdürü için kullanışlı bir karar destek sistemi sağlamaktadır. Tam ve Tummala (2001) tarafından yapılan çalışmada, AHP modeli formüle edilmiş ve bir telekomünikasyon sisteminde tedarikçi seçim problemi üzerinde uygulanmıştır. Önerilen modelin kullanımı, tedarikçi özellikleri belirlenmesi için grup halinde karar vermenin gerekliliğini göstermiştir. Yurdakul ve İç (2001), AHP ve 0-1 Hedef Programlama tekniklerinin kullanılmasıyla tedarikçi seçimine yönelik bir uygulama yapmışlardır. Bu metotların bir arada kullanılmasının etkinliğini de tartışmışlardır. Dağdeviren ve Eren (2001), tedarikçi seçimi problemine iki yaklaşım önermişlerdir. Bunlar, belirlenen amaç ve ölçütler temelinde potansiyel tedarikçilere belirli bir öncelik veren AHP yöntemi ve AHP sonuçlarını kısıt olarak kabul eden 0-1 HP modeli yaklaşımıdır. Önerilen modeller bir örnek üzerinde uygulanmıştır. Kannan ve Tan (2002), tedarikçi seçimine biraz daha farklı bir açıdan yaklaşarak işletmelerin artık ana çalışma alanı faaliyetlerine ağırlık verip temel olmayan faaliyetlerini işletme dışında 3. parti şirketlere yaptırdıklarını ve bu sebeple tedarikçilere güven duyma gereksinimlerinin ve bağımlılıklarının arttığını belirtmişlerdir. Çalışmada, tedarikçi seçme ve değerlendirme faktörlerinin işletmenin performansı üzerindeki etkisi ile çok fazla bilgiye sahip olunmadığı açıklanmış ve bu boşluğu doldurmak üzere Amerikan üretim işletmelerinin tedarikçi seçme ve değerlendirme ölçütlerinin önemini ortaya koyan bir yöntem kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre işletme performansı üzerinde tedarikçinin alıcı işletmeye stratejik taahhütleri gibi nicel olmayan seçim ölçütleri tedarikçinin yetenekleri gibi nispeten nicel olan seçim ölçütlerinden daha fazla etkiye sahiptir. Humphreys ve arkadaşları (2003), çevresel faktörleri tedarikçi seçim ve değerlendirme sürecine dâhil eden bilgi tabanlı bir sistem geliştirmişler ve geliştirdikleri sistemde çevresel faktörlere ek olarak fiyat, esneklik ve kalite faktörlerini kullanmışlardır. Yurdakul ve İç (2003), Türkiye de otomotiv sanayiinde

54 40 faaliyet gösteren firmaların derecelendirilmesine yönelik bir örnek çalışma yapmışlardır. Çalışmanın ilk kısmında performans ölçümünde kullanılan finansal oranlar açıklanmış ve firmalar için hesaplanmıştır. İkinci kısımda ise hesaplanan oranlar her firma için Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri nden bir tanesi olan TOPSIS yöntemi kullanılarak genel firma performansını gösteren tek bir puana çevrilmiştir. Lee ve arkadaşları (2003) tarafından yapılan istatiksel analize dayalı çalışmada ise, tedarik zinciri yönetimindeki tedarikçi seçim problemini ele almak amacıyla yüksek kaliteli tedarikçi seçim modeli önerilmiştir. Çalışmada tedarikçi seçiminde ilk olarak kalite yönetim faktörleri sonrasında ise fiyat, teslimat gibi faktörler dikkate alınmıştır. Öz ve Baykoç (2004), tedarik zinciri yönetiminde karar teorisi destekli uzman sistem tasarımı ve tedarikçi seçim problemine uygulanması ile ilgilenmişlerdir. Uzman sistemlerin, geleneksel yaklaşımlardan farklı olarak, karar ağacı kullanılarak modellenmesi durumunda sağlayacağı yararların tartışıldığı bu çalışmada, gerçek hayatta karşılaşılan çeşitli karar problemlerinin çözümünde kullanılan uzman sistemlerin, diğer yöntemlere nazaran gerçekçi sonuçlar vermelerini sağlayan bilgi tabanlı sistemler olmalarının getirileri tartışılmıştır. Demirtaş ve Üstün (2004), en iyi tedarikçileri seçebilmek ve hedeflerden sapmayı en küçükleyecek şekilde uygun sipariş miktarlarını belirleyebilmek için sayılabilir ve sayılamayan faktörlerin de modele dahil edildiği bütünleşik bir yaklaşım önermişlerdir. Tedarikçi önceliklerinin belirlenmesinde Analitik Ağ Prosesi (ANP) kullanılmıştır. Bir buzdolabı işletmesi ile çalışan dört farklı plastik enjeksiyon işletmesi fayda, maliyet, fırsat ve risk (BOCR) kümelerinin altında yer alan 18 ölçüte göre değerlendirilmiştir. Tedarikçilerin kapasite kısıtı gözönünde bulundurularak, talep, bütçe, hatalı oranı ve toplam satış değerinden sapmayı en küçükleyecek şekilde hedef programlama (HP) modeli oluşturulmuş, böylece model kapasite ve farklı diğer kısıtları olan tedarikçilere uygulanabilir hale getirilmiştir. Schmitz ve Platts (2004), otomotiv üreticileri için tedarik yönetiminin önemli olduğu kadar karışık bir konu olduğuna dikkat çekmiş ve işletmelerin bu konuda

55 41 yararlandığı önemli araçlardan birinin performans ölçümü olduğuna, firma içi performans ölçümü konusunda yapılmış birçok çalışma bulunmasına karşın, tedarikçi performansı ölçümü konusunda çok az çalışma yapıldığına değinmişlerdir. Çalışmada Avrupa daki dört araç üreticisinin tedarikçi değerlendirme çalışmalarına ilişkin bulgulara yer verilmiş, performans ölçümünün bu konudaki işlevleri vurgulanmıştır. Dağdeviren ve arkadaşları (2005), tedarikçi seçimi sürecine ANP yöntemi önermişlerdir. Çalışmanın uygulama bölümünde AHP yöntemi ile modellenen bir tedarikçi seçimi problemi ANP yöntemi ile genişletilerek tekrar modellenmiş ve her iki yöntem ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Dağdeviren ve arkadaşlarının (2006) yaptığı literatür çalışması da oldukça geniş ve yararlıdır. Bu çalışmada; Venkatraman ve Ramanujam ın tedarikçi değerlendirmede organizasyonel etkinlik üzerinde yoğunlaştıkları ve operasyonel faktörlerin performansının ölçülmesine yönelik olarak çalıştıkları belirtilmiştir. Operasyonel faktörleri iki kısımda incelemişler, birinci kısımda stratejik başarı faktörleri (kalite, teslimat, fiyat, servis, esneklik vb.) ikinci kısımda ise kusurlu ürün oranı, çizelgeleme etkinliği, maliyet gibi iç göstergeler yer almaktadır. Paksoy ve Güleş (2006) ise Tedarik Zinciri Yönetimi (TZY) ve AHP yardımıyla, bir tekstil firmasında tedarikçi seçimi problemini ele almışlardır. Akman ve Alkan (2006), Kocaeli de otomotiv yan sanayiinde faaliyet gösteren bir firmada tedarikçilerin performansının değerlendirilmesi problemini incelemişlerdir. Bu işletmenin üç tedarikçisinin performansı Bulanık AHP yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Araz ve arkadaşları (2006) yaptıkları çalışmada karar vericinin amaçları açısından dış kaynağı değerlendirmeyi amaçlamışlardır. Bu aşamayı, karar vericiye uygun dış kaynak listesi sağlayan bulanık hedef programlama aşaması takip etmiştir. Önüt ve Kara (2006), birden fazla nitel ve nicel kriter göz önüne alarak en uygun tedarikçinin seçilmesini amaçlamıştır. Kriterleri değerlendirmek için ELECTRE (Elimination et choix traduisant la realite) ve AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) teknikleri kullanılmıştır. Çok-kriterli karar verme tekniklerinden ELECTRE,

56 42 sıralama prensibine göre alternatifleri değerlendiren bir tekniktir. Ayrıca, seçim kriterlerinin ağırlıklarının belirlenmesinde AHP kullanılmıştır. Şen (2007), Türkiye nin önde gelen üç yiyecek tedarik firması ile yapılan görüşmelerde müşterilerin yiyecek tedarik edecek firmaları belirlerken en çok önem verdikleri kriterleri anket çalışmaları neticesinde belirlemiştir. Yiyecek tedarik eden firmalar, bulanık AHP yöntemi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Müşteriler ve uzmanlar tarafından oluşturulan üçgensel bulanık sayıların ortalaması, ikili karşılaştırma matrisinde kullanılmıştır. Çalışma bulanık ortamda uygulanmış bir bulanık AHP çalışmasıdır. Lung (2007), çok ölçütlü tedarikçi seçim problemi için ağırlıklandırılmış doğrusal programlama modelini önermiştir. Model pratik durumlarda uygulanabilir ve kullanıcının optimizasyon geçmişine gerek duymamaktadır. Demirtaş ve Üstün (2007), tek ürün ve çok tedarikçi olduğu zamanlarda çoklu periyotlar için stok parti boyutlandırma durumlarını ele alan hedef programlama ve ANP yaklaşımı kullanmışlardır. Bu bütünleşik yaklaşım hesaplama ve yükleme olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Hesaplama aşamasında tedarikçiler belirlenen ölçütlere göre değerlendirilmiş, yükleme aşamasında ise çok amaçlı karma bir tamsayılı doğrusal programlama modeli, sipariş atama problemini çözmek için formüle edilmiştir. Almeida (2007), bir taşeronluk sözleşme problemini analiz etmiştir. Bir taşeronluk sözleşmesinde her alternatif için hem maliyet hem de kalite hizmetine dair değerlendirme yoktur. Sözleşmede kalite ve maliyet kriterlerine ait değerlendirme bütünleştirilmiştir. Karar modeli ve model kullanımını göstermek için ELECTRE yöntemiyle çok ölçütlü bir değerlendirme yapılmıştır. Yiğin ve arkadaşları (2007), tedarikçi seçim süreci için uzman bir sistem geliştirmişlerdir. Sakarya bölgesindeki 19 orta ve büyük ölçekli fabrika yöneticisine bir anket uygulanarak tedarikçi seçim ölçütleri ve ağırlıkları belirlenmiştir. Rhee ve arkadaşları (2008), yaptıkları çalışmada kabul edilebilir kalitede hammadde seçimi için tedarikçi seçim sürecindeki maliyet, teslimat, esneklik arasında nasıl bir

57 43 ödünleşmenin olduğunu incelemişlerdir. Bıı çalışma için deneysel veriler Avrupa'daki organizasyonlardan toplanmıştır. Maliyet, esneklik, teslimat ve servis özellikleri arasında bağlı etki gözlenmiştir. Demirtaş ve Üstün (2008), soyut ve somut ölçütler altında en uygun miktarlarla birlikte en iyi tedarikçiyi seçmeye çalışmışlardır. 14 kritere bağlı olarak tedarikçilerin öncelikleri AHP ile belirlenmiş, ANP ve hedef programlamanın birlikte kullanılmasıyla da en iyi tedarikçi seçilmiştir. Amaç fonksiyonunda ise periyodik bütçe ve toplam kalite hedefleri hedef programlama ile dengelenmiştir. Oluşturulan bu modelle daha iyi sonuçlar elde edilmiş ve esneklik kazanılmaya çalışılmıştır. Ecer ve Küçük (2008), AHP yöntemiyle en iyi tedarikçinin nasıl belirlendiğini ortaya koymuşlardır. Çalışmada, yöntemin problemin çözümünü kolaylaştırdığını ve doğru karar vermeye yardımcı olduğu gösterilmiştir. Levary (2008), tedarikçilerin değerlendirmesinde AHP yöntemini kullanmıştır. Gerçekleştirilen uygulamada, bir üretici firması teslimat zamanında gecikme yaşaması sebebiyle yeni bir tedarikçi arayışına girmektedir. Yapılan çalışmalar çerçevesinde, Çin de faaliyet gösteren mevcut tedarikçiye alternatif olarak Brezilya ve Ukrayna da faaliyet gösteren alternatif iki tedarikçi tespit edilmiştir. İlgili üç tedarikçi, ülke riski, ilgili ülkelerden teslimatı gerçekleştirilen nakliyat şirketlerinin riski, tedarikçi güvenilirliği ve tedarikçinin kendi tedarikçilerinin güvenilirliği olmak üzere toplam 4 kriter çerçevesinde değerlendirilmiştir. Sonuç olarak tedarikçi güvenilirliği en önemli önceliğe sahip kriter olarak ortaya çıkmış ve Brezilya da faaliyet gösteren tedarikçi en yüksek değerlendirme puanına sahip olması sebebiyle yeni tedarikçi olarak seçilmiştir. Özfırat ve Öğüt (2008), bir tekstil firmasının tedarikçi seçimi problemini çözmek üzere bir hedef programlama yaklaşımı geliştirmişlerdir. Geliştirilen yöntemle firmanın amaçları ve önem dereceleri belirlenmiştir. Bu veriler Analitik Hiyerarşi Prosesi ile ağırlıklara dönüştürülmüştür. Yöntemin ikinci aşamasında ise hesaplanan değerler ile ağırlıklı hedef programlama modeli çalıştırılmıştır. Ting ve Cho (2008), AHP ile çok amaçlı doğrusal programlama yöntemini

58 44 bütünleşik olarak tedarikçi seçim problemine uygulamıştır. Geliştirilen model, Tayvan da bilgisayarlar için anakart üreten bir ileri teknoloji firmasında uygulanmıştır. Öncelikli olarak literatürdeki araştırmalar ve yapılan beyin fırtınası çalışmaları sonucunda 8 ana kriter ve bu ana kriterler ile ilişkili 28 alt kriter belirlenmiştir. Yapılan anket çalışması sonucunda, ilgili set 6 ana kriter ve 16 alt kritere indirgenmiştir. Modelin ilk aşamasında 12 farklı alternatif tedarikçinin AHP yöntemi uygulanarak seçilen kriterler çerçevesinde aldıkları sonuçlar hesaplanmıştır. Firmanın 5 tedarikçi ile çalışma politikası göz önünde bulundurularak en iyi skora sahip ilk 5 tedarikçi seçilerek bir sonraki aşamaya geçilmiştir. İkinci aşamada seçilen 5 tedarikçi göz önünde bulundurularak çok amaçlı doğrusal bir model oluşturulmuş, maliyetin minimizasyonu, toplam hata ve ıskarta oranı minimizasyonu, teslimat gecikmesi minimizasyonu amaç fonksiyonları dikkate alınarak bütçe, talep, kapasite, toplam kabul edilebilir hata miktarı ve envanter kontrol kısıtları altında sipariş miktarı optimum bir şekilde tedarikçiler arasında dağıtılmıştır. Atlas (2008), çok amaçlı programlama problemlerinin çözümünde kullanılmak üzere geliştirilmiş çözüm tekniklerinin sınıflandırmıştır. Teknikler, metodolojik yönleri ile ele alınmış, çözüm tekniklerinin detaylı incelenmesi ise çalışma alanının dışında tutulmuştur. Önüt ve arkadaşları (2008), Bulanık Analitik Ağ Prosesi (BANP) kapsamında ikili karşılaştırmalarda bulanık üçgensel sayılar kullanmış, kriter ağırlıklarını da bulanık üçgensel sayılar olarak belirlemiştir. Bu veriler bulanık TOPSIS metodolojisine girdi olarak alınmış ve bu yolla alternatif tedarikçiler sıralanmıştır. Yöntem, 6 değerlendirme kriteri göz önünde bulundurularak tedarikçi seçiminin yapıldığı gerçek hayat problemine uygulanmış ve sonuçların duyarlılık analizi yapılmıştır. Tahriri ve arkadaşları (2008), en iyi tedarikçiyi seçmek amacıyla Analitik Hiyerarşi Prosesi kullanmıştır. Satınalma toplam değerini en büyüklemeye çalışılarak en uygun sipariş miktarı belirlenmeye çalışmışlardır. Bu çalışmada AHP tabanlı tedarikçi modeli formüle edilerek bir çelik imalat şirketine uygulanmıştır. Kokangül ve Susuz (2009), en iyi tedarikçi ve en uygun sipariş miktarlarının belirlenmesi için miktara bağlı indirim, kapasite ve bütçe kısıtları altında AHP ve doğrusal olmayan

59 45 tamsayılı ve çok amaçlı programlamanın bütünleşmiş bir modelini uygulamışlardır. Ha ve Krishnan (2008), tedarik zinciri performansında etkili olan nicel ve nitel faktörleri dikkate alarak, bütünleşik bir yaklaşım ile Birleşik Tedarikçi Skoru nu (Combined Supplier Score) hesaplamaya dayalı bir model sunmuştur. AHP yönteminde alternatif tedarikçilerin nicel kriterleri, VZA ve Sinirsel Ağ yöntemleri yöntemlerinde ise nitel kriterleri kullanılmıştır. VZA ve Sinirsel Ağ yöntemlerinden elde edilen sonuçlar, ortalama olarak tek bir etkinlik indeksine dönüştürülmüştür. Geliştirilen model ile bir otomobil fabrikasında 27 alternatif tedarikçi 5 nicel ve 7 nitel faktör çerçevesinde değerlendirilmiştir. Demirtaş ve Üstün (2009), ANP ve çok amaçlı karma tamsayılı doğrusal programlamayı bütünleşik bir şekilde kullanmışlardır. Bu yöntemle satın alma değerini maksimum, bütçe ile hata oranını minimum yapmak için somut ve soyut faktörler altında tedarikçilerden alınacak en uygun miktarlar belirlenmeye ve en iyi tedarikçiler bulunmaya çalışılmıştır. Yurdakul ve İç (2009), ÇÖKV modellerinde bulanık sayılar kullanılarak sağlanan fayda düzeyini ölçmeyi amaçlamışlardır. Makine ekipmanları alımının değerlendirilmesinde TOPSIS tekniği kullanılmıştır. Çalışmada, bulanık olarak elde edilen makine puanları net değerleri ile elde edilen sıralama ile karşılaştırılmıştır. Statüler arasındaki farklar istatistiksel anlamlılık derecesi olan Spearman korelasyon katsayısı kullanılarak hesaplanmıştır. Liao ve Kao (2009), tedarikçi seçim problemini çözmek için Taguchi Kayıp fonksiyonu, Analitik Hiyerarşi Prosesi ve çok seçimli hedef programlama yöntemleri bütünleştirmiştir. Chamodrakas ve arkadaşları (2009), tedarikçi kapasitesi ve talebin belirsizliğini bir modelle bütünleştirmiş ve iki aşamalı stokastik programlama modeli ile olasılık kısıtlı programlama modeli geliştirerek karşılaştırmalar yapmıştır. Ersöz ve Kabak (2010), çok kriterli karar verme yöntemleri adı altında geçen yöntemlerin dayandığı teorik temelleri ve kullanım amaçlarını görmek amacıyla bir

60 46 sınıflandırma yapmıştır. Yapılan akademik çalışmalarda Türk Savunma Sanayisinde en çok kullanılan çok kriterli karar verme yöntemleri tespit edilmiştir. Ayrıca çalışmada Hedef Programlama (GP) yöntemi ile bu alanda en eski yöntem olarak bilinen Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılmıştır. Ertuğrul ve Karakaşoğlu (2010), tedarikçi seçme ve değerlendirme süreci için Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (BAHP) yöntemlerinin bir arada kullanılmasına dayanan bir yaklaşım sunmuşlardır. Bu yaklaşımda, klasik AHP yönteminin karar vericilerin sübjektif yargılarını ele almada yetersiz olmasından dolayı kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesinde, BAHP yönteminden yararlanılmaktadır. Çalışmanın devamında alternatiflerin sıralanmasında ELECTRE yöntemi kullanılmış ve sunulan bu yaklaşımın uygulanabilirliği göstermek için bir işletmede dizüstü bilgisayar seçim problemi üzerinde gösterilmiştir. Özdemir (2010), Türkiye'de otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren bir firmada ürün gruplarını dikkate alarak tedarikçi seçimi problemini ele almıştır. Farklı ürün gruplarına ait ürünlerin tedarikçilerinin seçiminde kullanılan kriterlerin ağırlıkları karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda ürün gruplarına göre uygun tedarikçi seçiminde kriterlerin ağırlıklarının değiştiği belirlenmiştir. Çağlıyan (2011), Türk otomotiv sanayisinde faaliyet gösteren tedarikçilerin, ana sanayilerin kendilerine uyguladıkları tedarikçi seçim kriterlerini karşılayabilme düzeylerini incelemiştir. İşletmelerin son beş yılda bu kriterleri karşılayabilme düzeylerinin arttığı görülmüştür. Ayrıca bu kriterleri yüksek düzeyde karşılayabilen işletmelerin performanslarının da daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Lina ve arkadaşları (2011), tedarikçi seçme ve değerlendirme süreci için büyük bir anakart üreticisinin ERP programının etkin kullanımını sağlayarak yeni geliştirilen metodolojinin tedarikçi seçim modülüne eklenmesini temin etmişlerdir. Tayvan ın en büyük anakart üreticisinin tedarikçi seçim süreci, ANP, TOPSIS ve doğrusal programlama teknikleri ile modellenmiştir.

61 47 Supçiller ve Çapraz (2011), literatür incelendiğinde yaygın olarak kullanıldığı tespit edilen kalite, maliyet, teslimat ve hizmet kriterleri ana kriterler olarak belirlemiş ve bunların alt kriterlerini tanımlamışlardır. AHP yöntemi ana kriterler ve alt kriterlerin önem derecesinin belirlenmesi için, TOPSIS yöntemi ise tedarikçilerin sıralanması için kullanılmıştır. Parthiban (2012), kriterlerin tedarikçi seçim sürecine etkilerini değerlendirerek, kriterler arasındaki ilişki düzeyini Yorumlu Yapısal Modelleme (Interpretative Structural Modeling, ISM) tekniğini kullanarak belirlemiştir. Tedarikçi değerlendirmesi için de AHP tekniğini uygulamıştır. Bu model Hindistan'ın güney kesiminde bir otomotiv imalat sanayi için uygulanmıştır. Corrente ve arkadaşları (2013), tedarikçi seçme ve değerlendirme süreci için daha önce incelenmeyen hiyerarşiye dayalı ELECTRE ve PROMETHEE yöntemlerini önermiştir ve birbirlerine entegrasyonunu sağlayarak metodların hiyerarşik versiyonlarını kullanmıştır. Rodriguez ve arkadaşları (2013), çok kriterli karar analizi için Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (BAHP) ve TOPSIS kombinasyonuna dayanan bir yöntemi önermişlerdir. Her bir değerlendirme kriterinin ağırlıkları bulanık AHP'ye dayalı yeni bir yaklaşımla tespit edilmiştir. Bölüm 5.3 de detayı verilen çalışmalarda kullanılan yöntemler çalışmaların künyeleri ile birlikte Çizelge 5.3 de verilmiştir.

62 Çizelge 5.3. Literatür taraması 48

63 Çizelge 5.3. (Devam) Literatür taraması 49

64 Çizelge 5.3. (Devam) Literatür taraması 50

65 51 6. ELE ALINAN PROBLEM VE PROBLEMİN ÇÖZÜMÜNDE akullanilan YÖNTEMLER Bu bölümde uygulama yapılan X İşletmesi ve işletmenin genel problem yapısı tanıtılarak, bu problemin çözümünde kullanılacak tedarikçi seçim yöntemleri anlatılacaktır İşletmenin ve Ele Alınan Probleminin Tanıtılması X İşletmesi; askeri elektronik ürünler ve sistemler tasarlayan, geliştiren, üreten ve ürünlerinin satış sonrası servis hizmetlerini karşılayan; yüksek teknolojili ve çeşitli ürün yelpazesine sahip bir elektronik sanayi kuruluşudur. İşletme, ürün geliştirme faaliyetlerinde en son elektronik, elektro-optik ve mekanik teknolojileri bilgisayar destekli geliştirme ve üretim altyapısı ile birlikte uygulayarak, ürettiği ürünleri hem yurt içine hem de yurt dışına sunmaktadır. Kalite politikası, sağladığı ürün ve hizmetlerde; müşteri memnuniyetini en üst düzeyde tutmak, müşteri geri bildirimlerini etkin bir şekilde yönetmek, değer yaratmayan işlemleri ortadan kaldırarak kaynakların etkin kullanımı ile zamanında teslimat yapmak ve sürekli iyileştirmeyi amaçlayan bir kalite yönetim sistemi oluşturmaktır. Firma, siparişe göre üretim yöntemiyle çalışmaktadır. Müşteriden sipariş alınıp üretim planı yapıldıktan sonra ürün ağaç yapıları doğrultusunda malzeme ihtiyaçları belirlenmekte ve malzeme talepleri yapılmaktadır. Bu aşamada, firmanın tedarikçileriyle işbirliği başlamaktadır. Malzemelerin talepleri birden çok teklif alınarak gerçekleştirilir. Hem siparişlerin yetiştirilmesi hem de malzemelerin işlenme özellikleri bakımından malzemelerin imalatı birden çok tedarikçide yaptırılmaktadır. Firmada tedarikçi sınıflandırması; yurt içinde tasarım, geliştirme ve üretim faaliyetlerinde bulunan yurt içi sanayi firması, yurt içinde standart, raf ürünü şeklinde üretim ve/veya satış yapan yurt içi üretici/satıcı firma ve yurt dışında satıcı olarak faaliyet gösteren veya bu tür firmaların Türkiye distribütörlüğünü yapan

66 52 yurt dışı satıcı / yurt içi distribütör firma şeklindedir. Firma; ihtiyaç duyulan ürün veya hizmetleri sağlarken, maliyet açısından uygunluk yanında, üstün kalite ve teslimatın zamanında yapılması kriterlerini de dikkate almaktadır. Bunu yaparken de, ihtiyacının özelliğine göre mümkün olan en üst seviyede rekabet ortamı yaratılmasını hedeflemekte ve alınan teklifleri bu kriteleri dikkate alarak, adil bir şekilde değerlendirmek istemektedir. Onaylı tedarikçi konumunu elde eden tedarikçilerin/alt yüklenicilerin performansları sevkiyat bazında, temin ettikleri malzemelerin kalite ve teslimat performansı açısından SAP sisteminde izlenmekte ve puanlandırılmaktadır. Kalite ve teslimat performanslarından belirlenen bu tedarikçi firma puanlarına göre tedarikçi seçim ve değerlendirme süreci yürütülmektedir. Bu puan ise firmadan gelen malzemelerin partileri üzerinden aşağıdaki şekilde hesaplanmaktadır: Firma Puanı= 0.65 * Firma Kalite Puanı (a) * Firma Teslimat Puanı (b) Firma kalite puanı ise malzeme kalite puanlarının aritmetik ortalaması alınarak belirlenmektedir. Firma Kalite Puanı (a) = Malzeme Kalite Puanları (c) / Malzeme Kalem Sayısı Malzeme kalite puanının %65 i tamamen hatasız parti miktarı üzerinden, %15 i onarım, yeniden işlem kararı ile kabul edilen parti miktarı üzerinden, %20 si hatasız parti sayısı üzerinden hesaplanmaktadır. Malzeme Kalite Puanı (c) = 100 * [0.65 * Malzeme Uygun Parça Oranı (d) * Kabul Edilen Parça Oranı (e) * Hatasız Parti Oranı (f)] Malzeme uygun parça oranı, malzemenin her bir partisi için hesaplanan uygun parça oranlarının toplamının toplam olarak gelen malzeme miktarına oranıdır.

67 53 Malzeme Uygun Parça Oranı (d) Parti Miktarı = (Uygun Parça Oran*Parti Miktarı) / Toplam Malzeme kabul edilen parça oranı, malzemenin her bir partisi için hesaplanan kabul edilen parça oranları toplamının toplam olarak gelen parti miktarına oranıdır. Kabul Edilen Parça Oranı (e) = (Kabul edilen Parça Oran*PartiMiktarı) / Toplam Parti Miktarı Hatasız parti oranı, malzeme için bildirim (hata kaydı) yazılmayan parti sayısının gelen toplam parti sayısına oranıdır. Hatasız Parti Oranı (f)= (Parti Sayısı Bildirim Sayısı) / Parti Sayısı Firma teslimat puanı ise malzeme teslimat puanlarının aritmetik ortalamasıdır. Firma Teslimat Puanı (b) = Malzeme Teslimat Puanları (g) / Malzeme Kalem Sayısı Malzeme teslimat puanı ise parti için hesaplanan teslimat puanlarının ağırlıklı ortalamasıdır. Malzeme Teslimat Puanı (g) = (Parti Teslimat Puanı * Parti Miktarı) / Toplam Parti Miktarı Altı aylık periyotla Ocak ve Temmuz aylarında, gelen partiler, partilerde saptanan hatalar, firmalar için hesaplanan puanlar analiz edilmektedir. Malzemelerin satın alındıkları firmalardan malzeme kalite puanı ve teslimat puanı 60 ın altında olanlar belirlenerek ve bu firmalardan alınan malzemelerde tespit edilen hataların niteliği, malzemeye ait açık siparişler ve tekrarlanma durumu değerlendirilerek, Tedarik Kalite Yönetim, Üretim Planlama ve Malzeme İkmal birimleri ilgili malzeme

68 54 mühendislerince gerekli görülen firmalara tedarikçi düzeltici önleyici faaliyetleri başlatılmaktadır. İşletme, NATO Tasarım, Geliştirme ve Üretim için Kalite Gerekleri, Havacılık Endüstrisi İlk Ürün Denetimi Gereklilikleri gibi askeri standartları sağlayacak malzeme temin etmek durumundadır. Bu da yürütülen projelerin başarısında tedarikçilerin rolünün önemi bilinciyle, tedarikçi değerlendirme çalışmalarının titizlikle yürütülmesi ihtiyacını ortaya çıkarmaktadır. Yoğun tasarım, arge ve üretim geliştirme faaliyetlerinin yürütüldüğü bu sektörde malzeme tedarik sürecinin titizlikle yürütülmesi gerekmektedir. Temel olarak fiyat, kalite ve teslimat performanslarının baz alınarak yürütüldüğü tedarikçi değerlendirme sürecinde; gerek tedarikçi düzeltici önleyici faaliyetlerinin fazla oluşu gerekse Tedarik Kalite Yönetim ve Üretim Planlama birimleri personelinin görüşleri, sıkıntıların yaşandığını gözler önüne sermektedir. Kalite ve üretim planlama personelinin görüşlerine göre malzeme tedariği ile yaşanan aksaklıklar ve sorunlar; malzemelerin zamanında teslim edilmemesi, kalitesi düşük ürünlerin daha pahalı olması ya da ürün fiyatlarının piyasaya göre yüksek olması, hatalı ürünlerin geri alınmaması ya da tamirinin uzun sürmesi, hatalı ürün oranının yüksek olması, firmaların dış ve iç piyasadaki finansal pozisyonu ve itibarının dikkate alınmaması, küçük ölçekli, yatırımı düşük olan firmaların ürünlerine daha yüksek fiyat biçilme olasılığının bulunması, üretim kapasitesi ve ölçeğinin göz ardı edilmesi, çalışan sayısı, servis sayısı, bayi sayısının göz ardı edilmesi şeklindedir. Sektördeki satış değişimi ve dalgalanmalarının fazla olması nedeniyle müşteri beklentilerini karşılamak, hatta beklentilerden daha fazlasını sağlamak ve esnek tasarım faaliyetleri için tedarikçinin malzeme tasarımındaki, ürün miktarındaki, termin tarihindeki ve çeşitliliğindeki değişimlere cevap verebilmesi önem arz etmesine rağmen, bu faktörler mevcut tedarikçi değerlendirme sürecinde belirleyici bir role sahip değildir. Tedarikçi firmanın malzeme tasarımındaki ve çeşitliliğindeki değişimlere cevap verebilmeyi sağlayacak teknik know-how seviyesi, AR-GE

69 55 kabiliyeti, bilgi teknolojileri kaynakları değerlendirme sürecinde yer almamaktadır. Sektördeki onaylı tedarikçi olma (gold-supplier) gerekliliklerince yalın üretim, toplam kalite yönetimi uygulamaları gibi düşünce tarzlarının varlığı değerlendirmede bulunmamaktadır. Müşterilere temin edilen ürünlerde firmanın satış sonrası teknik performansı ve lojistik performansı ne kadar önem arz etmekteyse firmanın ilgili tedarikçisinden aldığı malzemelerle ilgili alacağı teknik servis desteği ve tedarikçinin nakliye performansı da o derecede önem arz etmektedir. Garanti, tazminat gibi sorumlulukların sağlanamaması tedarikçilere başlatılan düzeltici önleyici faaliyetleri sürecinin uzamasına sebep olmakta ve bu değerlendirme kriterlerinin temeli fiyata, teslimata ve kaliteye dayanan süreçte yer alması önem arz etmektedir. Bu çalışmada firmanın ürün yelpazesinin büyük çoğunluğunda kullanılan, çok az sayıda yurt içi/dışı tedarikçiden sağlanabilen, termin süresi hayli uzun olan, zamanında teslim edilemeyen, tamiri uzun süren, satın alımları uzun zamana yayılan sözleşmelere dayanan, malzeme kalite puanı düşük olan ve fazla sayıda tedarikçi düzeltici/önleyici faaliyetleri başlatılan Y malzemesiyle ilgili tedarikçilerin seçiminde ve sıralanmasında yaşanan sıkıntıların giderilmesini sağlayacak bir tedarikçi değerlendirme metodolojisi geliştirilecektir. Bunun sonucunda da; firmanın tedarik zinciri yönetim süreci aşamasındaki ürün geliştirme ve üretim faaliyetleri ile tedarikçi bütünleşmesinin önemi, en iyi tedarikçi seçimi ve değerlendirmesi konuları ile karşılaştırmalı olarak beraber ele alınıp, doğru bir yöntemle tedarikçi seçimi ve değerlendirmesinin yapılması işletmenin temel amacı olan müşteri memnuniyetinin artışına neden olacaktır Tedarikçi Seçim Probleminin Çözümünde Kullanılan Yöntemler Tedarikçi seçim probleminin çözümünde pek çok teknik ve karar modeli uygulanmaktadır. Bu çalışmada, X işletmesinin temin etmek isteği Y malzemesinin tedarikçi seçiminde birden fazla kriterin ve alternatifin değerlendirilecek olmasından dolayı, birden fazla birbiriyle çelişen kriteri ve en az iki alternatif çözümü içeren çok kriterli karar verme yöntemleri tercih edilmiştir. Bu yöntemlerin tercih edilmesinin diğer sebepleri ise; X işletmesinin karar aşamasında sistematik düşünceyi

70 56 yaygınlaştırabilmesi, şeffaf ve hesabı verilebilir bir yönetim modeli olduğundan, katılımı sağlayacak ortak bir platform yaratabilmesidir. Çok kriterli karar verme yöntemlerinden ise tedarikçi seçim probleminde tedarikçileri sıralamada kullanılan AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi), TOPSIS ve ELECTRE tedarikçi seçim yöntemleri tercih edilmiştir. Bu üç teknik de tedarikçi seçim probleminin çok kriterli yapısına uymaktadırlar. Uygulama aşamasında kullanılan bu üç yöntemin; ÇKKV yöntemleri arasında en sık kullanılan ve en yaygın bilinen yöntemler olması, ÇKKV yöntemlerinden değer/fayda temelli ve üstünlüğe dayalı yöntemlerinin çözüm sistematiklerini görmemizi sağlaması ve işletme tarafından kolaylıkla benimsenecek yapıda olması açılarından uygun yöntemler olarak öne çıkmaktadır. X işletmesinde tedarikçi seçme faktörlerinin önem düzeylerinin ve tedarikçilerin performansının belirlenmesinde kullanılan, TOPSIS ve ELECTRE yöntemlerine ağırlık derecelerini sağlayan AHP yöntemi; Y malzemesinin tedarik edildiği birden fazla alternatifin bulunması, uygun tedarikçinin seçiminde birden fazla karar vericinin bulunması ve tedarikçi değerlendirme konusunda birden fazla nicel-nitel faktörleri barındıran kriterlerin bulunmasından dolayı bu probleme uygulanmıştır. Y malzemesi ile ilgili karar vericiler tedarikçi seçimindeki kriterleri ve seçenekleri değerlendirirken, işletmede konunun uzmanları olan karar vericilerin ölçütler ve seçenekler arasında ikili karşılaştırma yaparak ulaştıkları yargıları kullanabilmesi yöntemin diğer tercih edilme nedenlerinden biridir. Ayrıca, karar vericilerin değerlendirmelerindeki tutarlılığını kontrol ederek karar vermede sübjektifliği azaltması da yöntemin tercih edilmesinde etkili olmuştur. İşletmenin problem çözme yaklaşımından fazla uzaklaşılmadığından dolayı, alternatif çözüm üreten bu yöntemin işletme tarafından kabul görmesinin kolaylaşacağı düşünülerek AHP tekniği kullanılmıştır. TOPSIS yöntemi; en iyi ve en kötü seçeneklerin hesaplanmasında eş zamanlı ölçeksel değer sunması ve X işletmesindeki tedarikçi seçim probleminde yer alan tüm alternatiflerin özelliklerinin performans ölçümünde en iyi ve en kötü 2 boyut için

71 57 görsellik sağlamasından dolayı problemin çözümünde etken olacaktır. TOPSIS, öklid mesafesi yaklaşımı ile alternatiflerin ideal çözüme göreli yakınlıklarını değerlendirmeyi amaçlayarak ideal çözüme en yakın, negatif ideal çözüme en uzak alternatifin en iyi alternatif olduğunu gösteren ve alternatifler arasındaki faklılıklar ve kriterlerin birbirlerinden ne kadar farklı oldukları konusunda iyi bir görüş elde edilebilmeyi sağlamaktadır. Yöntemin bu kazanımı da, işletmenin ürün yelpazesinin çoğunda kullanılan ancak az sayıda tedarikçi ile temin edilen bu malzemenin tedarikçilerinin özelliklerinin birbirleri arasındaki farklılıkların uzaklıkları, kıyaslama yapmayı görselleştirecektir. Ayrıca, yöntemin gerektirdiği ağırlık bilgisinin hesaplanmasında, diğer nesnel ölçü veren kavramları kullanmaya gerek kalmadan AHP yöntemi sonucunda değerlendirilen ağırlık derecelerini karar matrisinde kullanabilmek mümkündür ve yöntem bu sayede AHP ile entegre olabilmektedir. X işletmesindeki tedarikçi seçim problemi çerçevesinde TOPSIS yöntemi; veri olarak bir karar matrisini kullanması, kolay anlaşılması ve etkin hesaplama prosedürleri ile rasyonel sonuçlara ulaşmayı sağlaması açılarından uygun yöntem olarak öne çıkmaktadır. ELECTRE yöntemi; problemin yapısında yer alan kalitatif ve kantitatif verinin karışık olarak değerlendirilmesine olanak tanıyan kuvvetli ve aynı zamanda kolayca uyum sağlayabilen bir yapıdadır.bu özellikleriyle mevcut verilerin kalitesine göre X işletmesinin alternatif tedarikçi seçim problemi için daha gerçekçi bir çözüm vereceği düşünülmektedir. Çözümün temel mantığı olan üstünlüğe göre eleme, tedarikçi alternatiflerinden birinin diğerine olan üstünlüğüne göre belirlenebilmesini sağlamasından dolayı uygun yöntemlerden biri olarak öne çıkmıştır. Y malzemesiyle ilgili tedarikçilerin sıralanmasında yaşanan sıkıntıların giderilmesini sağlayacak bu yapı ile, ilgili malzemeden daha fazla ihtiyaç duyulduğu anda bu sıralamadan hareketle işletme-tedarikçi kapasitesine uygun olarak birden fazla tedarikçi tercih edilebilecektir. Bu malzemenin teminini sağlayacak az sayıda firmanın varlığı düşünüldüğünde tedarikçilerin birbirlerine göre üstünlüklerinin analiz edilerek sıralanması probleme etkili bir çözüm yöntemi sağlamış olacaktır. Ayrıca, fayda temelli yöntemlerden tercih edilen TOPSIS yönteminin uygulama aşamaları ile ilk iki aşamasının aynı olması ve yöntemin karar matrisinde kullanılacak ağırlık

72 58 derecelerinin tıpkı TOPSIS yönteminde olduğu gibi ELECTRE-AHP entegrasyonunun sağlanarak AHP yöntemindeki ağırlık derecelerinin kullanılması dolayısıyla daha az zaman ve insan gücü kaynağına gerek duyulacaktır Analitik Hiyerarşi Proses (AHP) yöntemi Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP), Saaty (1977) tarafından bir model olarak geliştirilerek karar verme problemlerinin çözümünde kullanılabilir hale getirilmiştir. AHP, karar hiyerarşisinin tanımlanabilmesi durumunda kullanılan, kararı etkileyen faktörler açısından karar noktalarının yüzde dağılımlarını veren bir karar verme ve tahminleme yöntemi olarak açıklanabilir. AHP bir karar hiyerarşisi üzerinde, önceden tanımlanmış bir karşılaştırma skalası kullanılarak, gerek kararı etkileyen faktörler ve gerekse bu faktörler açısından karar noktalarının önem değerleri açısından, birebir karşılaştırmalara dayanmaktadır. Sonuçta önem farklılıkları, karar noktaları üzerinde yüzde dağılıma dönüşmektedir. Bir karar verme probleminin AHP ile çözümlenebilmesi için gerçekleştirilmesi gereken aşamalar aşağıda tanımlanmıştır. Her bir aşamada, formülasyon ile birlikte ilgili açıklamalar yapılmıştır [Beck ve Lin, 1981]. Adım 1 : Karar Verme Probleminin Tanımlanması Karar verme probleminin tanımlanması iki aşamadan oluşur. Birinci aşamada karar noktaları saptanır. Diğer bir deyişle karar kaç sonuç üzerinden değerlendirilecektir sorusuna cevap aranır. İkinci aşamada ise karar noktalarını etkileyen faktörler saptanır. Bu çalışmada karar noktalarının sayısı m, karar noktalarını etkileyen faktör sayısı ise n ile sembolize edilmiştir. Özellikle sonucu etkileyecek faktörlerin sayısının doğru belirlenmesi ve her bir faktörün detaylı tanımlarının yapılması, ikili karşılaştırmaların tutarlı ve mantıklı yapılabilmesi açısından önemlidir.

73 59 Adım 2 : Faktörler Arası Karşılaştırma Matrisinin Oluşturulması Faktörler arası karşılaştırma matrisi, nxn boyutlu bir kare matristir. Karşılaştırma matrisi aşağıda gösterilmiştir. a a. A.. an a a a n a1 n a 2n... ann Karşılaştırma matrisinin köşegeni üzerindeki bileşenler, yani i j olduğunda, 1 değerini alır. Çünkü bu durumda ilgili faktör kendisi ile karşılaştırılmaktadır. Faktörlerin karşılaştırılması, birbirlerine göre sahip oldukları önem değerlerine göre birebir ve karşılıklı yapılır. Faktörlerin birebir karşılıklı karşılaştırılmasında Çizelge 6.1. deki önem skalası kullanılır. Örneğin birinci faktör üçüncü faktöre göre karşılaştırmayı yapan tarafından daha önemli görünüyorsa, bu durumda karşılaştırma matrisinin birinci satır üçüncü sütun bileşeni (i=1, j=3), 3 değerini alacaktır. Aksi durumda yani birinci faktörün üçüncü faktörle karşılaştırılmasında, daha önemli tercihi üçüncü faktörden yana kullanılacaksa bu durumda karşılaştırma matrisinin birinci satır üçüncü sütun bileşeni 1/3 değerini alacaktır. Aynı karşılaştırmada birinci faktörle üçüncü faktörün karşılaştırılmasında faktörler eşit öneme sahip oldukları yönünde tercih kullanılıyorsa bu durumda bileşen 1 değerini alacaktır. Karşılaştırmalar, karşılaştırma matrisinin tüm değerleri 1 olan köşegeninin üstünde kalan değerler için yapılır. Köşegenin altıda kalan bileşenler için ise doğal olarak (6.1) formülünü kullanmak yeterli olacaktır. a ji 1 (6.1) a ij

74 60 Çizelge 6.1. Önem skalası [Saaty, 1977] Önem Değerleri Değer Tanımları 1 Her iki faktörün eşit öneme sahip olması durumu 3 1. Faktörün 2. faktörden daha önemli olması durumu 5 1. Faktörün 2. faktörden çok önemli olması durumu 7 1. Faktörün 2. faktöre nazaran çok güçlü bir öneme sahip olması durumu 9 1. Faktörün 2. faktöre nazaran mutlak üstün bir öneme sahip olması durumu 2,4,6,8 Ara değerler Adım 3 : Faktörlerin Yüzde Önem Dağılımlarının Belirlenmesi Karşılaştırma matrisi, faktörlerin birbirlerine göre önem seviyelerini belirli bir mantık içerisinde gösterir. Ancak bu faktörlerin bütün içerisindeki ağırlıklarını, diğer bir deyişle yüzde önem dağılımlarını belirlemek için, karşılaştırma matrisini oluşturan sütun vektörlerinden yararlanılır ve n adet ve n bileşenli B sütun vektörü oluşturulur. Aşağıda bu vektör gösterilmiştir: B i b11 b21... bn 1 B sütun vektörlerinin hesaplanmasında (6.2) formülünden yararlanılır. b ij n a i1 ij a ij (6.2) Yukarıda anlatılan adımlar diğer değerlendirme faktörleri içinde tekrarlandığında faktör sayısı kadar B sütun vektörü elde edilecektir. n adet B sütun vektörü, bir

75 61 matris formatında bir araya getirildiğinde ise aşağıda gösterilen C matrisi oluşturulacaktır. c c. C.. cn c c c n c1 n c 2n... cnn C matrisinden yararlanarak, faktörlerin birbirlerine göre önem değerlerini gösteren yüzde önem dağılımları elde edilebilir. Bunun için (6.3) formülünde gösterildiği gibi C matrisini oluşturan satır bileşenlerinin aritmetik ortalaması alınır ve Öncelik Vektörü olarak adlandırılan W sütun vektörü elde edilir. w i n j 1 n c ij (6.3) W vektörü aşağıda gösterilmiştir. W w1 w2... w n Adım 4 : Faktör Kıyaslamalarındaki Tutarlılığın Ölçülmesi AHP kendi içinde ne kadar tutarlı bir sistematiğe sahip olsa da sonuçların gerçekçiliği doğal olarak, karar vericinin faktörler arasında yaptığı birebir karşılaştırmadaki tutarlılığa bağlı olacaktır. AHP bu karşılaştırmalardaki tutarlılığın ölçülebilmesi için bir süreç önermektedir. Sonuçta elde edilen Tutarlılık Oranı (CR) ile, bulunan öncelik vektörünün ve dolayısıyla faktörler arasında yapılan birebir karşılaştırmaların tutarlılığının test edilebilmesi imkanını sağlamaktadır. AHP, CR

76 62 hesaplamasının özünü, faktör sayısı ile Temel Değer adı verilen () bir katsayının karşılaştırılmasına dayandırmaktadır. nın hesaplanması için öncelikle A karşılaştırma matrisi ile W öncelik vektörünün matris çarpımından D sütun vektörü elde edilir. a a. D.. an a a a n a1 n w1 a 2n w2.. x.... ann wn Formül (6.4) de tanımlandığı gibi, bulunan D sütun vektörü ile W sütun vektörünün karşılıklı elemanlarının bölümünden her bir değerlendirme faktörüne ilişkin temel değer (E) elde edilir. Bu değerlerin aritmetik ortalaması (6.5) formülü) ise karşılaştırmaya ilişkin temel değeri () verir. d i Ei ( i 1,2,..., n wi n ) (6.4) Ei i 1 n (6.5) hesaplandıktan sonra Tutarlılık Göstergesi (CI), (6.6) formülünden yararlanarak hesaplanabilir. CI n n 1 (6.6) Son aşamada ise CI, Rassal Gösterge (RI) olarak adlandırılan ve Çizelge 6.2 de gösterilen standart düzeltme değerine bölünerek (Formül 6.7) CR elde edilir. Çizelge 6.1 den faktör sayısına karşılık gelen değer seçilir. Örneğin 3 faktörlü bir karşılaştırmada kullanılacak RI değeri Çizelge 6.2 den 0.58 olacaktır.

77 63 Çizelge 6.2. RI değerleri [Saaty, 1977] N RI N RI , ,45 3 0, ,49 4 0, ,51 5 1, ,48 6 1, ,56 CI CR (6.7) RI Hesaplanan CR değerinin 0.10 dan küçük olması karar vericinin yaptığı karşılaştırmaların tutarlı olduğunu gösterir. CR değerinin 0.10 dan büyük olması ya AHP deki bir hesaplama hatasını ya da karar vericinin karşılaştırmalarındaki tutarsızlığını gösterir. Adım 5 : Her Bir Faktör İçin, m Karar Noktasındaki Yüzde Önem Dağılımlarının Bulunması Bu aşama yukarıda anlatılan şekilde ancak bu kez, her bir faktör açısından karar noktalarının yüzde önem dağılımları belirlenir. Diğer bir deyişle birebir karşılaştırmalar ve matris işlemleri faktör sayısı kadar (n kez) tekrarlanır. Ancak bu kez her bir faktör için karar noktalarında kullanılacak G karşılaştırma matrislerinin boyutu mxm olacaktır. Her bir karşılaştırma işleminden sonra mx 1 boyutlu ve değerlendirilen faktörün karar noktalarına göre yüzde dağılımlarını gösteren S sütun vektörleri elde edilir. Bu sütun vektörleri aşağıda tanımlanmıştır:

78 m i s s s S Adım 6 : Karar Noktalarındaki Sonuç Dağılımının Bulunması Bu aşamada öncelikle, yukarıda anlatılan n tane mx1 boyutlu S sütun vektöründen meydana gelen ve mxn boyutlu K karar matrisi oluşturulur. Karar matrisi aşağıda tanımlanmıştır: mn m m n n s s s s s s s s s K Sonuçta karar matrisi W sütun vektörü (öncelik vektörü) ile aşağıdaki gibi çarpıldığında ise m elemanlı L sütun vektörü elde edilir. L sütun vektörü karar noktalarının yüzde dağılımını verir. Diğer bir deyişle vektörün elemanlarının toplamı 1 dir. Bu dağılım aynı zamanda karar noktalarının önem sırasını da gösterir m n mn m m n n l l l w w w x s s s s s s s s s L

79 65 AHP Yönteminin Avantaj ve Dezavantajları AHP yönteminin karmaşık karar problemlerinin analizinde sağladığı basitlik, esneklik, kullanım kolaylığı ve rahat yorumlanması ile her türlü probleme kolaylıkla uygulanabilmesi gibi pek çok avantajı bulunmaktadır. Yöntemin avantajlarına değinecek olursak, AHP de kurulan hiyerarşik yapı ile karmaşık problemler bileşenlerine ayrılmakta ve basit bir yapıya kavuşturulmaktadır. AHP de elemanların ikili karşılaştırmaları sırasında karar vericinin kişisel hükümleri kullanılmakta; böylece karar verme sürecinde sadece sayısal verilere dayalı çözüm aranmamakta, karar verme işlemini yapan kişilerin fikir ve düşünceleri de dikkate alınmaktadır. Karar verici, ikili karşılaştırmaları kullanmak suretiyle problemin her bir parçasına daha fazla yoğunlaşabilmektedir. AHP de karar verici, hem nicel ve hem de nitel faktörleri beraberce dikkate alarak alternatiflerini değerlendirip en uygun alternatifin seçilmesine yönelik karar alabilmektedir. Karar vericinin yaptığı ikili karşılaştırmaların tutarlılığını (doğruluğunu) test etmek de mümkün kılınmaktadır. Böylece karar verici, tutarsızlık durumunda verdiği hükümleri tekrar ele alarak düzeltme imkanına sahiptir [Saaty, 2001]. Yöntemin belirtilen üstün yanlarının yanında bazı dezavantajları da bulunmaktadır. Yöntemde değerlendirici sürekli karşılaştırmalar yaptığı için konuya çok daha fazla konsantre olmakta ve dolayısyla daha fazla zaman harcanabilmektedir [Erikan, 2002]. Karar vericinin subjektif değerlendirmesi ve tercihinin AHP nin sonuçları üzerinde büyük etkisi olduğundan problem üzerinde AHP ile yapılan değerlendirme yanlış olursa, problemin çözümü sonucunda verilen karar da yanlış olabilmektedir. AHP belirsizlik ortamlarında kişilerin kararlarını tam olarak ifade edememelerinden kaynaklanan yanlışlıklara sebep olabilmektedir [Juang, 1991] TOPSIS yöntemi TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) Yoon ve Hwang tarafından 1980 yılında ELECTRE metoduna bir alternatif olarak geliştirilmiştir ve kabul edilmiş SMARTS, PROMETHEE, maksimaks, minimaks, leksikografik gibi varyasyonlar içinde en yaygınlarından biri olarak düşünülebilir.

80 66 Metodun temel konsepti; seçilecek alternatif bir nevi geometrik anlamda ideal çözüme en kısa mesafede ve negatif-ideal çözümden en uzak mesafede olmalıdır. TOPSIS metodu her bir kriterin tekdüze bir şekilde artan ya da azalan fayda eğilimine sahip olduğunu varsaymaktadır. Bundan dolayı, ideal ve negatif-ideal çözümleri tanımlamak kolaydır. Öklid mesafesi yaklaşımı alternatiflerin ideal çözüme göreli yakınlıklarını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Böylece bu göreli mesafelerin karşılaştırılmalarının bir serisi aracılığıyla alternatiflerin tercih sırası çıkarılabilmektedir [Triantaphyllou, 2000]. Daha sonraları bu düşünce Zeleny (1982) ve Hall (1989) tarafından da uygulanmış, ve Yoon (1987) ve Hwang, Lai ve Liu (1993) tarafından geliştirilmiştir [Kaya ve Kahraman, 2004]. Karar noktalarının ideal çözüme yakınlığı ana prensibine dayanır ve 6 adımdan oluşan bir çözüm sürecini içerir. Aşağıda TOPSIS yönteminin adımları tanımlanmıştır [Kaya ve Kahraman, 2004]. Adım 1 : Karar Matrisinin (A) Oluşturulması Karar matrisinin satırlarında üstünlükleri sıralanmak istenen karar noktaları, sütunlarında ise karar vermede kullanılacak değerlendirme faktörleri yer alır. A matrisi karar verici tarafından oluşturulan başlangıç matrisidir. Karar matrisi aşağıdaki gibi gösterilir: A ij a a... a m1 a a a m a1 n a 2n... amn A ij matrisinde m karar noktası sayısını, n değerlendirme faktörü sayısını verir.

81 67 Adım 2 : Standart Karar Matrisinin (R) Oluşturulması Standart Karar Matrisi, A matrisinin elemanlarından yararlanarak ve aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır. r ij (6.8) a m ij k 1 a 2 kj Örneğin R matrisinin r 11 elemanını hesaplamak için, A matrisinin a 11 elemanı, matrisin 1. sütun elemanlarının kareleri toplamının kareköküne bölünerek elde edilir. Burada amaç, bir karar noktası ilgili değerlendirme faktörü ilişkilendirilirken, diğer karar noktaları açısından ağırlıklandırmaktır. Hesaplamalar sonunda R matrisi aşağıdaki gibi elde edilir: R ij r r... rm r r r m r1 n r 2n... rmn Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (V) Oluşturulması Öncelikle değerlendirme faktörlerine ilişkin ağırlık değerleri ( w ) i belirlenir n ( w i i1 1). Daha sonra R matrisinin her bir sütunundaki elemanlar ilgili V matrisi oluşturulur. V matrisi aşağıda gösterilmiştir: w i değeri ile çarpılarak

82 68 V ij w1r w1r... w1r m1 w r 2 12 w r 2 w r 22 2 m w w w n 1n n 2n n r r... r mn Adım 4 : İdeal ( * A ) ve Negatif İdeal ( A ) Çözümlerin Oluşturulması TOPSIS yöntemi, her bir değerlendirme faktörünün monoton artan veya azalan bir eğilime sahip olduğunu varsaymaktadır. İdeal çözüm setinin oluşturulabilmesi için V matrisindeki ağırlıklandırılmış değerlendirme faktörlerinin yani sütun değerlerinin en büyükleri (ilgili değerlendirme faktörü minimizasyon yönlü ise en küçüğü) seçilir. İdeal çözüm setinin bulunması aşağıdaki formülde gösterilmiştir. A * (max v i ij j J),(min v i ij j J ' (6.9) * * (6.9) formülünden hesaplanacak set v v,..., v * A şeklinde gösterilebilir. * 1, 2 n Negatif ideal çözüm seti ise, V matrisindeki ağırlıklandırılmış değerlendirme faktörlerinin yani sütun değerlerinin en küçükleri (ilgili değerlendirme faktörü maksimizasyon yönlü ise en büyüğü) seçilerek oluşturulur. Negatif ideal çözüm setinin bulunması aşağıdaki formülde gösterilmiştir. A (min v i ij j J),(max v i ij j J ' (6.10) (6.10) formülünden hesaplanacak set A v v,..., v 1, 2 n şeklinde gösterilebilir.

83 69 Her iki formülde de J fayda (maksimizasyon), ' J ise kayıp (minimizasyon) değerini göstermektedir. Gerek ideal gerekse negatif ideal çözüm seti, değerlendirme faktörü sayısı yani m elemandan oluşmaktadır. Adım 5 : Ayırım Ölçülerinin Hesaplanması TOPSIS yönteminde her bir karar noktasına ilişkin değerlendirme faktör değerinin İdeal ve negatif ideal çözüm setinden sapmalarının bulunabilmesi için Euclidian Uzaklık Yaklaşımından yararlanılmaktadır. Buradan elde edilen karar noktalarına ilişkin sapma değerleri ise İdeal Ayırım ( S ) ve Negatif İdeal Ayırım ( S ) Ölçüsü olarak adlandırılmaktadır. İdeal ayırım ( S ) ölçüsünün hesaplanması (6.11) formülünde, negatif ideal ayırım ( S ) ölçüsünün hesaplanması ise (6.12) formülünde gösterilmiştir. i * i * i i S S * i i n j1 n j1 * 2 ( v v ) (6.11) ij j 2 ( v v ) (6.12) ij j Burada hesaplanacak olacaktır. * S i ve S i sayısı doğal olarak karar noktası sayısı kadar Adım 6 : İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması Her bir karar noktasının ideal çözüme göreli yakınlığının ( C ) hesaplanmasında ideal ve negatif ideal ayırım ölçülerinden yararlanılır. Burada kullanılan ölçüt, negatif ideal ayırım ölçüsünün toplam ayırım ölçüsü içindeki payıdır. İdeal çözüme göreli yakınlık değerinin hesaplanması aşağıdaki formülde gösterilmiştir. * i C * i i S i S S * i (6.13)

84 70 Burada C değeri 0 C * 1 aralığında değer alır ve C * 1 ilgili karar noktasının * i i i ideal çözüme, C * 0 ilgili karar noktasının negatif ideal çözüme mutlak yakınlığını gösterir. i TOPSIS Yönteminin Avantaj ve Dezavantajları TOPSIS tekniği anlaşılması ve uygulanması kolay olan, yüksek oranda güvenilir bir tercih sıralaması ortaya çıkaran, mantığı anlaşılabilir ve akla uygun, hesaplama süreçleri kolaylıkla anlaşılabilecek şekilde açık, her bir kriter için en iyi alternatiflerin aranmasına basit bir matematiksel formda imkan veren, karşılaştırma işlemlerine öncelik değerlerinin dahil edildiği ve farklı ölçekler ile farklı bilgi tipleriyle (yani sözel değerlendirmeler, deneysel veriler) çalışmaya imkan veren bir tekniktir [Gomez ve arkadaşları, 2009]. İnsan seçimlerinin gerekçesini yansıtan güçlü bir mantık yapısı, hem en iyi (ideal) hem de en kötü (negatif ideal) çözümleri aynı anda dikkate alması ve kolaylıkla yerine getirilebilen basit bir hesaplama süreci ile üstün özellikleri olan bir tekniktir [Karsak, 2002]. Alternatiflerin değerlemesinde ortaya çıkan subjektifliğin, grup kararı vermede daha doğru kararlar vermeyi garanti etmemesi ve sıralamalarda yanlışlıklara sebep olabilmesi ise yöntemin zayıf yanıdır [Chen, 2000] ELECTRE yöntemi ELECTRE (Elemination and Choice Translating Reality English) yöntemi ilk kez 1966 yılında Beneyoun tarafından ortaya atılmış bir çoklu karar verme yöntemidir. Yöntem, her bir değerlendirme faktörü için alternatif karar noktaları arasında ikili üstünlük kıyaslamalarına dayanır. Yöntem 8 adımda çözüme gider [Triantaphyllou, 2000]. ELECTRE metodunun esası; her bir kriter için ayrı ayrı olmak üzere alternatiflerin aralarındaki ikili karşılaştırmaları kullanmaya dayanmaktadır. İki alternatifin (A i ve A j ) tercih edilebilirliğinin üstünlük ilişkisi gösterilir ve eğer i.inci alternatif j.inci

85 71 alternatife niceliksel baskınlık kuramazsa karar verici, A i nin A j ye göre daha iyi olduğu riskini alabilmelidir. Alternatifler, eğer başka bir alternatif bir veya daha fazla kriterde üstün ve kalan diğer kriterlerde eşit olursa baskın olarak adlandırılabilirler. ELECTRE metodu her bir kriter için alternatiflerin ikili karşılaştırmaları ile başlamaktadır. Daha sonra karar vericiden kriterlerin birbirine göre önemlerini açıklamak için ağırlıklarını ya da önem derecelerini belirlemesi beklenmektedir [Triantaphyllou, 2000]. ELECTRE metodu alternatifler arasında ikili tercih edilebilirliğinin üstünlük ilişkisi sistemini getirmektedir. Bunun nedeni, bu sistemin tamamlanması gerekmemektedir. ELECTRE metodu bazen pek çok tercih edilmiş alternatifi tanımlayamamaktadır. Metot sadece lider alternatiflerin merkezini üretmektedir. Metot özellikle birkaç kriter fakat çok sayıda alternatif içeren karar problemleri için uygundur [Triantaphyllou, 2000]. ELECTRE bir alternatifin diğeri üzerindeki sıralama dışı bırakma derecesi olarak adlandırılan bir ölçüdür. Örneğin bir A alternatifi bir B alternatifini sıralama dışı bırakır denilebilir. Dolayısıyla ELECTRE ve benzer temellere dayalı diğer yöntemler, aynı zamanda, sıralama dışı bırakma yöntemleri olarak da adlandırılır [Serinkaya, 2001]. Çünkü bu yöntemde, alternatifler tercih sıralamasına göre birbirleriyle kıyaslanarak seçim yapılması temeline oturtulmuştur. Sıralama ilişkisi kısaca çiftli karşılaştırmayla kurulmaktadır. Seçim için tüm alternatifler birbirleriyle kıyaslanmalıdır. ELECTRE yönteminde sıralama ilişkisinin oluşturulması, uyum (concordance) ve uyumsuzluk indekslerinin hesaplanması ve daha sonra da çekirdek oluşturularak alternatiflerin seçilmesiyle olur. Uyum ve uyumsuzluk indeksleri karar vericinin alternatiflerden memnun olması veya olmamasıyla oluşturulur. ELECTRE aşağıda gösterilen sekiz aşamadan oluşmaktadır [Kaya ve Kahraman, 2004]:

86 72 Adım 1 : Karar Matrisinin (A) Oluşturulması Karar matrisinin satırlarında üstünlükleri sıralanmak istenen karar noktaları, sütunlarında ise karar vermede kullanılacak değerlendirme faktörleri yer alır. A matrisi karar verici tarafından oluşturulan başlangıç matrisidir. Karar matrisi aşağıdaki gibi gösterilir: A ij a a... a m1 a a a m a1 n a 2n... amn A ij matrisinde m karar noktası sayısını, n değerlendirme faktörü sayısını verir. Adım 2 : Standart Karar Matrisinin (X) Oluşturulması Standart Karar Matrisi, A matrisinin elemanlarından yararlanarak ve aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır. x ij a m ij k 1 a 2 kj (6.14) Bölüm deki TOPSIS yönteminin 2. adımında belirtilen hesaplamalar sonucunda X matrisi aşağıdaki gibi elde edilir: X ij x x... x m1 x x x m x1 n x 2n... xmn

87 73 Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (Y) Oluşturulması Değerlendirme faktörlerinin karar verici açısından önemleri farklı olabilir. Bu önem farklılıklarını ELECTRE çözümüne yansıtabilmek için Y matrisi hesaplanır. Karar verici öncelikle değerlendirme faktörlerinin ağırlıklarını ( w ) belirlemelidir i n ( w i i1 1). Daha sonra X matrisinin her bir sütunundaki elemanlar ilgili Y matrisi oluşturulur. Y matrisi aşağıda gösterilmiştir: w i değeri ile çarpılarak Y ij w1 x w1 x... w1 x m1 w w w x x x m w w w n n n x x... x 1n 2n mn Adım 4 : Uyum ( C ) ve Uyumsuzluk ( D ) Setlerinin Belirlenmesi kl kl Uyum setlerinin belirlenebilmesi için Y matrisinden yararlanılır, karar noktaları birbirleriyle değerlendirme faktörleri açısından kıyaslanır ve setler aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla belirlenir: C kl j, y y (6.15) kj lj Formül temel olarak satır elemanlarının birbirlerine göre büyüklüklerinin karşılaştırılmasına dayanır. Bir çoklu karar problemindeki uyum seti sayısı ( m. m m) tanedir. Çünkü uyum setleri oluşturulurken k ve l indisleri için k l olmalıdır. Bir uyum setindeki eleman sayısı ise en fazla değerlendirme faktörü sayısı ( n ) tane olabilir. Örneğin k 1ve l 2 için C 12 uyum seti için Y matrisinin 1. ve 2. satır elemanları karşılıklı olarak birbirleriyle kıyaslanır ve eğer burada 4

88 74 değerlendirme faktörü varsa C 12 uyum seti en fazla 4 elemanlı olacaktır. Verilen örnekte 1. ve 2. satır kıyaslamasında, y11 y 21 y12 y 22 y 13 y 23 y 14 y 24 sonuçlarıyla karşılaşılmışsa (6.15) formülündeki şarta j 1 ve j 4 uyacak ve 12 C uyum seti 1,4 C şeklinde oluşacaktır. 12 değerleri ELECTRE yönteminde her uyum setine ( C ) bir uyumsuzluk seti ( D ) karşılık gelir. Diğer bir deyişle uyum seti sayısı kadar uyumsuzluk seti sayısı vardır. Uyumsuzluk seti elemanları, ilgili uyum setine ait olmayan j değerlerinden oluşur. Verilen örnekte C 1,4 ise 2, kl D elemanlarından oluşacaktır. kl ELECTRE yönteminde uyum setlerini oluştururken değerlendirme faktörlerinin anlamlarına dikkat edilmelidir. Örneğin ilgili değerlendirme faktörü kar ise uyum seti için (6.15) formülü kullanılacaktır. Ancak değerlendirme faktörü maliyet ise bu durumda uyum seti için gerek şart y y eşitsizliği olacaktır. kj lj Adım 5 : Uyum ( C ) ve Uyumsuzluk Matrislerinin ( D ) Oluşturulması Uyum matrisinin (C) oluşturulması için uyum setlerinden yararlanılır. C matrisi mxm boyutludur ve k l için değer almaz. C matrisinin elemanları aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla hesaplanır. c (6.16) kl w j j C kl Örneğin 1,4 C 12 ise C matrisinin 12 C matrisi aşağıda gösterilmiştir: c elemanının değeri, c12 w1 w4 olacaktır.

89 75 c. C.. cm 21 1 c c 12 m2 c c c m c1 m c 2m... Uyumsuzluk matrisinin (D) elemanları ise aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanır: d kl max y kj jd max y kj j kl y y lj lj (6.17) Örneğin Y matrisinin 1. ve 2. satır elemanlarının kıyaslamasından d 12 ( k 1 ve l 2) elemanı elde edilir. 12 d için, (2.4) formülünün pay kısmında D 2,3 uyumsuzluk setini oluşturan j 2 ve j 3 değerleri dikkate alınır ve y12 y22 ve y13 y 23 mutlak farklarından büyük olanı seçilir. Formülün payda kısmı için ise Y matrisinin 1. ve 2. satırlarındaki tüm elemanların karşılıklı mutlak farkları bulunarak bunlardan en büyük olanı seçilir. 12 C matrisi gibi D matrisi de mxm boyutludur ve aşağıda gösterilmiştir: k l için değer almaz. D matrisi d. D.. d m 21 1 d d 12 m2 d d d m d1 m d 2m... Adım 6 : Uyum Üstünlük (F) ve Uyumsuzluk Üstünlük (G) Matrislerinin Oluşturulması

90 76 Uyum üstünlük matrisi (F) mxm boyutludur ve matrisin elemanları uyum eşik değerinin ( c ) uyum matrisinin elemanlarıyla ( c kl ) karşılaştırılmasından elde edilir. Uyum eşik değerinin ( c ) aşağıdaki formül yardımıyla elde edilir: c 1 m( m 1) m m c kl k1 l1 (6.18) Formüldeki m karar noktası sayısını göstermektedir. Daha açık bir anlatımla c değeri, 1 m( m 1) ile C matrisini oluşturan elemanların toplamının çarpımına eşittir. F matrisinin elemanları ( f kl ), ya 1 ya da 0 değerini alır ve matrisin köşegeni üzerinde aynı karar noktalarını gösterdiğinden değer yoktur. Eğer c kl c f 1, eğer kl c kl c f 0 dır. kl Uyumsuzluk üstünlük matrisi (G) de mxm boyutludur ve F matrisine benzer şekilde oluşturulur. Uyumsuzluk eşik değeri ( d ) aşağıdaki formül yardımıyla elde edilir: d 1 m( m 1) m m d kl k1 l1 (6.19) Diğer bir deyişle d değeri, toplamının çarpımına eşittir. 1 m( m 1) ile D matrisini oluşturan elemanların G matrisinin elemanları da ( g kl ), ya 1 ya da 0 değerini alır ve matrisin köşegeni üzerinde aynı karar noktalarını gösterdiğinden değer yoktur. Eğer d kl d g 1, eğer d kl d g 0 dır. kl kl

91 77 Adım 7 : Toplam Baskınlık Matrisinin (E) Oluşturulması Toplam Baskınlık Matrisinin (E) elemanları ( e kl ) aşağıdaki formülde gösterildiği gibi f kl ve g kl elemanlarının karşılıklı çarpımına eşittir. Burada E matrisi C ve D matrislerine bağlı olarak mxm boyutludur ve yine 1 ya da 0 değerlerinden oluşur [Hwang ve Yoon, 1981]. Adım 8 : Karar Noktalarının Önem Sırasının Belirlenmesi E matrisinin satır ve sütunları karar noktalarını gösterir. Örneğin E matrisi aşağıdaki gibi hesaplanmışsa, E e 21 1, e 31 1 ve e 1 32 değerlerini alır. Bu ise 2. karar noktasının 1. karar noktasına 3. karar noktasının 1. karar noktasına ve 3. karar noktasının da 2. karar noktasına mutlak üstünlüğünü gösterir. Bu durumda karar noktaları A ( i 1,2,..., m ) sembolüyle ifade edilirse, karar noktalarının önem sırası A 3, A 2 ve A1 şeklinde oluşacaktır. i ELECTRE Yönteminin Avantaj ve Dezavantajları ELECTRE yönteminin diğer yöntemlere göre önemli üstün yanları bulunmaktadır. Kalitatif ve kantitatif verinin karışık olarak değerlendirilmesine olanak tanıyan kuvvetli ve aynı zamanda kolayca uyum sağlayabilen bir yöntemdir. Bir çok durumda, alternatiflerin güçlü ve kesin bir ön sıralamasını vermeyebilir fakat mevcut verilerin kalitesine göre, alternatif seçimi problemi için daha gerçekçi bir çözüm sunabilir. Aynı zamanda, diğer yöntemlerin daha yüksek düzeyde zaman ve insan gücü kaynağı gerektiren ayrıntılı veri gereksinimi, bu yöntemlerin planlama

92 78 aşamasındaki bir mühendislik projesinin değerlendirilmesinde kullanılmalarını engeller. ELECTRE yöntemi ise böyle yüksek düzeyde kaynaklara gereksinim duymamaktadır. Çözümünde lider alternatiflerin merkezini üretebilen bu yöntemin, çok sayıda alternatif içeren karar problemlerinde etken sonuçlar verememesi yöntemin zayıf yanıdır [Serinkaya, 2001].

93 79 7. UYGULAMA VE UYGULAMA SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Bu bölümde X İşletmesinin performans kriterlerinin belirlenme süreci tanımlanarak, seçilen ürün modeli için tedarikçi seçim metodolijilerinin uygulama sonuçları tartışılmıştır. Problem, tedarikçiler, dağıtıcılar ve nihai müşterilerin yer aldığı genel bir üretim tedarik zincirinin parçası olan X İşletmesinin işletme dışından sağlama kararı verdiği parçalar için belirlediği tedarikçi seçim kriterlerine uyan en uygun tedarikçi veya tedarikçilerin seçilmesidir Performans Kriterlerinin Belirlenme Süreci X İşletmesi için tedarikçi seçimi ve değerlendirme probleminin çözüm aşamasının en önemli basamaklarından biri problemin çözümünde etkili olan performans kriterlerinin belirlenmesidir. Tedarikçilerin değerlendirilmesini etkileyecek bu kriterlerin doğru belirlenmesi problem çözümünün temelini oluşturacaktır. Tedarikçi değerlendirme sürecinde, X işletmesinin tedarikçi performans kriterlerinin belirlenmesinde öncelikli hususları bulunmaktadır. Kriterin gerçekten tedarikçi değerlendirmesine gösterge olması önemlidir. Bu göstergeyi belirlerlerken firmanın misyon ve vizyonunu gerçekleştirmeye yönelik kriterlerin belirlenmesi gerekmektedir. Kriterler belirlendikten sonra kriterin gerçekten kolay bir şekilde ölçülüp ölçülmediği de önemli bir konudur. Kriterlerin hem bir performans göstergesi hem de ölçülebilir olduğu durumlarda diğer dikkate alınması gereken bir konu ise kriterin doğru değeri yansıtıp yansıtmadığıdır. Örneğin, işletmede kullanılan SAP kurumsal kaynak planlama programına girilmesi gerekli olan herhangi bir kalite kaydı sürekli ve düzenli bir şekilde girilmediğinde, ya da planlanan ile gerçekleşen bir verinin karşılaştırılması yapılırken itinasız ve özensiz kaydedilen planlama verileri, kriterin doğru ve ölçülebilir durumda olmasına karşın o kriterin ölçüm

94 80 sonucunun doğru olacağı anlamına gelmez. Bu ve benzeri durumlarda yine belirlenen kriterin performans sistemine dahil edilmesi doğru değildir. Firma için belirtilen hususların dikkate alınarak bir tedarikçiyi değerlendirmesinde kullanılacak çok sayıda kriter vardır, ama bu kriterlerin hepsiyle çözüme gidilmesi hem zaman kaybına yol açacak hem de problemin çözümünü zorlaştıracaktır. Bu nedenle, tedarikçi seçimini ve değerlendirmesini en çok etkileyen kriterlerin belirlenmesi önem arz etmektedir. Firmanın tedarikçi seçim performans kriterlerinin belirlenmesindeki öncelikli hususlar dikkate alınarak önerilen model için öngörülen değerlendirme kriterleri; Bölüm 5.1. de detayı verilen literatür araştırmalarında kullanılan kriterler baz alınarak Tedarik Kalite Yönetim, Üretim Planlama ve Malzeme İkmal Müdürlüğü mühendislerine sunulan anket çalışmasının verilerinin istatiksel analizleri sonucunda belirlenmiştir. X İşletmesi tedarikçi seçimi yapısına uygun olarak; literatürde sık geçen performans değerlendirme kriterlerinden 21 ana kriter TKYM, ÜPM ve MİM uzmanlarının katıldığı anket çalışmasında kullanılmıştır. Anket çalışmasında kullanılan ana kriterler çalışmanın amacına uygun olacak şekilde belirlenmiştir. Belirlenen bu ana kriterleri etkileyebilecek alt kriterler de alt anket sorularıyla tespit edilmiştir. Tedarikçi Performans Değerlendirme Kriterlerinin Belirlenmesine Yönelik Anket Çalışması ve İstatistiksel Analizi Anket, yanıtlardaki farklılığı önlemek ve değerlendirilmesinde yapılacak analizin sonucunu kolaylaştırmak için kapalı uçlu soru tipi ve katılımcıların yanıt şıkkında verilen cetvelden kendilerine en uygun olan değeri seçmeleri için ölçekli yanıtlar kullanılarak hazırlanmıştır. Tedarikçi seçimi ve değerlendirmesinde önemli olan kriterleri belirlemek ve anket sonuçlarının daha tutarlı ve güvenilir olmasını sağlamak için 1-5 Likert skalası ve dilsel değişkenleri (1-önemsiz, 2-az önemli, 3- orta, 4-önemli, 5-çok önemli) kullanılmıştır. X işletmesi tedarikçi seçimi ve değerlendirmesinde önemli ve çok önemli sayılan kriterler ele alınacaktır.

95 81 Tedarikçi seçimi konusunda anket sonuçlarına dayalı istatiksel analiz çalışmaları yapılmış olup, bu çalışmaların en yaygın olanları seçim kriterlerinin belirlenmesi ve tedarikçi ya da kriterlerin ağırlıklandırılmasına yönelik olmuştur. Kriterlerin belirlenmesi konusunda literatürdeki anket sonuçlarına dayalı çalışmalardan Küçükçe (2011) tarafından bir kamu kuruluşunda yapılan çalışma kapsamındaki anket içeriği ve yine tedarikçi seçimi probleminde anket sonuçlarına dayalı Pişkin (2010) tarafından yapılan çalışmalar incelenmiş ve X işletmesinde kullanılacak şekilde revize edilmiştir. İki bölümden oluşan ve örneği EK-1 de verilen anket çalışması tedarikçiler ile doğrudan ilişki içerisinde yer alan toplam 35 kalite kontrol, üretim planlama ve satın alma mühendisine geçerlilik derecesinin yüksek olması için anketi yanıtlayanların tümüyle yüz yüze görüşülerek uygulanmış olup; ilk bölümünde tedarikçi seçimi ve değerlendirmesine etki edecek ana kriterlerin, ikinci bölümünde ise ilk bölümde belirlenen ana kriterleri etkileyecek ve bu kriterlerin başlığı altında toplanacak alt kriterlerin belirlenmesini sağlayacak anket değerlendirmesi yapılmıştır. Uygulanan bu anket çalışması ile frekans, yüzde, merkezi eğilim ölçüleri, değişkenlik ölçüleri, ve korelasyon katsayısı gibi teknikleri içeren tanımlayıcı istatistik yaklaşımı kullanılmıştır. Bu yaklaşımda sırasıyla frekans dağılımı, merkezi eğilim ölçülerinin değerlendirilmesi (ortalama, mod, medyan), ortalamadan sapma ölçülerinin değerlendirilmesi (varyans, standart sapma), normallik testleri, korelasyon ve güvenilirlik analizleri kullanılarak SPSS 15 programıyla sonuçları değerlendirilmiştir. SPSS 15 programındaki analizler için Yermen (2007) in çalışması incelenmiştir Ana kriterlerin belirlenme süreci Anket çalışmasının ilk bölümü X işletmesinde tedarikçi seçimi ve değerlendirmesinde kullanılacak olan ana kriterleri belirlemeye yöneliktir. TKYM, ÜPM ve MİM uzmanlarına anket uygulanmıştır. 35 kişinin 21 kritere verdiği yanıtlar Likert skalasıyla hazırlanarak SPSS 15 programıyla değerlendirilmiş ve EK-2 de

96 Percent 82 verilmiştir. Ana Kriterlerin Frekans Dağılımı : Çizelge 7.1 de ana kriterlerden en çok önemli ve çok önemli cevabı verilen hizmet kriterinin frekans dağılımı örnek verilmiştir. Hizmet kriterine önemli ve çok önemli diyen kişilerin sayısı 33 dür. Şekil 7.1 den anlaşılacağı üzere ankete katılan 35 mühendisin % 94 ü hizmet kriterinin, X işletmesi tedarikçi seçimi ve değerlendirme sürecini etkilediğini düşünmektedir. Çizelge 7.1. Hizmet ana kriterinin frekans dağılımı kriter2 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid orta 2 4,8 5,7 5,7 önemli 18 42,9 51,4 57,1 çok önemli 15 35,7 42,9 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% orta önemli kriter2 çok önemli Şekil 7.1. Hizmet ana kriterinin ağırlık dağılımı

97 Percent 83 Çizelge 7.2 de ise ana kriterlerden en az önemli ve çok önemli cevabı verilen iletişim sistemi kriterinin frekans dağılımı örnek verilmiştir. İletişim sistemi kriterine önemli ve çok önemli diyen kişilerin sayısı 4 dür. Şekil 7.2 den anlaşılacağı üzere ankete katılan 35 mühendisin % 11 i iletişim sistemi kriterinin, X işletmesi tedarikçi seçimi ve değerlendirme sürecini etkilediğini düşünmektedir. Çizelge 7.2. İletişim sistemi ana kriterinin frekans dağılımı kriter6 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid önemsiz 2 4,8 5,7 5,7 az önemli 10 23,8 28,6 34,3 orta 19 45,2 54,3 88,6 önemli 4 9,5 11,4 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% önemsiz az önemli orta önemli kriter6 Şekil 7.2. İletişim sistemi ana kriterinin ağırlık dağılımı Diğer 19 ana kriter sorusuna ait frekans dağılımları EK-3 de verilmiştir.

98 84 Ana Kriterlerin Merkezi Eğilim ve Ortalamadan Sapma Ölçüleri : Merkezi eğilim ölçülerinin değerlendirilmesi sonucunda tedarikçi seçim ve değerlendirilmesinde kullanılması gereken ana kriterler belirlenmiştir. Çizelge 7.3 te gösterildiği gibi tedarikçi seçimi ve değerlendirilmesinde kullanılacak ana kriterleri belirlemek için merkezi eğilim ölçüleri (aritmetik ortalama, medyan ve mod) hesaplanmıştır; en kapsamlı bilgi veren aritmetik ortalama kullanılarak, 4 (önemli) ve 5 (çok önemli) aralığına giren kriterler; hizmet, kalite, maliyet, esneklik, teknoloji ve güvenilirlik kriterleri ana kriterler olmuştur.

99 Çizelge 7.3. Ana kriterlerin istatistikleri 85

100 86 Ana Kriterlerin Ortalamadan Sapma Ölçüleri : X işletmesi tedarikçi seçimi ve değerlendirilmesinde kullanılan ana kriterlerin varyansları ve standart sapma değerleri incelenerek Çizelge 7.4 te verilmiştir, çıkan sonuçlara göre değişkenlerin varyansları küçük olduğundan (değişim katsayısı da değerlendirilerek) istenilen sonuca yakın olduğu tespit edilmiştir. Çizelge 7.4. Ana kriterlerin ortalamadan sapma ölçüleri

101 87 Ana Kriterlerin Normallik Ölçüleri : Şekil 7.3. Hizmet-Kalite kriteri normal Q-Q nokta dağılımı Şekil 7.3 de gösterildiği gibi örnek olarak hizmet ve kalite kriterleri için yapılan Q-Q nokta dağılımı analizine göre; verilerin bir doğru üzerinde dağılmadığı, sapmalar olduğu için verilerin dağılımı ile normal dağılım arasında uyum görülmediği ve veri grubunun normale yakın olduğu söylenemez. Q-Q normallik grafikleri görsel olarak bazı noktaları anlamamıza yardımcı olacaktır. Ancak Q-Q grafiklerinin doğrusal olup olmadıkları subjektif olduğundan normallik testinin de yapılması gerekmektedir. Ana kriterlerin belirlenmesi için kullanılan verilerin normal dağılıma uygunluğu Normallik Testi ile analiz edilmiştir. Çizelge 7.5 te ana kriterlerin normallik test değerleri verilmiş olup, 35 olan gözlem sayısı 29 dan fazla olduğundan Kolmogorov- Smirnov testinin değerleri incelenmiştir. Verilerin anlamlılık düzeyi %5 ten küçük olduğu için dağılım normal dağılımdan gelmemiştir, yani H o hipotezi reddedilmiştir.. H o : Verilerin dağılımı normaldir. H 1 : Verilerin dağılımı normal değildir. Çizelge 7.5 te verilen değerlere göre ana kriterlerin normal dağılımdan gelmediği gözükmektedir. Veriler normal dağılıma uygun olmadığından analizler, parametrik olmayan yöntemler kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

102 88 Çizelge 7.5. Ana kriterlerin normallik testi Ana Kriterlerin Korelasyon Analizi : Ana kriterler arasındaki doğrusal ilişkileri test etmek ve varsa bu ilişkilerin derecesini ölçmek için kriterlerin tamamı için verilerin dağılımı, normal olmadığından parametrik olmayan Spearman ın Sıra korelasyon analizi yapılarak 2 li

103 89 korelasyonları incelenmiştir ve EK-4 de verilmiştir. Aşağıda verilen korelasyon katsayısı aralıkları değişkenlerin ; -1 r < -0.9 ise negatif kuvvetli ilişkili -0.9 r < -0.5 ise negatif orta ilişkili -0.5 r < 0 ise negatif zayıf ilişkili 0 < r 0.5 ise pozitif zayıf ilişkili 0.5 < r 0.9 ise pozitif orta ilişkili 0.9 < r 1 ise pozitif kuvvetli ilişkili olduğunu gösterir. Bu analiz örneklerinden de en yüksek ve en düşük bağlantılı 2 li korelasyon ilişkisi ele alınarak açıklanmaya çalışılmıştır. Çizelge 7.6 da korelasyon katsayısı düşük olan maliyet ve tutum değişkenleri ele alınmıştır. Korelasyon katsayısı 0,009 olması aralarında zayıf korelasyon ilişkisi olduğunun, bu iki değişken arasında fazla benzerliğin bulunmadığını ve bu iki ana kriterin birbirinden bağımsız hareket ettiklerinin göstergesidir. Çizelge 7.6. Maliyet ve Tutum Ana Kriterlerinin Korelasyonu kriter3 kriter14 Spearman's rho kriter3 Correlation Coefficient 1,000,009 Sig. (2-tailed).,959 N kriter14 Correlation Coefficient,009 1,000 Sig. (2-tailed),959. N Elde edilen değerler gereği ana kriterler arasında pozitif veya negatif kuvvetli bir ilişki bulunmamaktadır. Elde edilen sonuçlardan pozitif orta kuvvetli ilişkili kriterlerden Çizelge 7.7 de korelasyon katsayısı yüksek olan hizmet ve görüşme sonucu bırakılan etki ana kriterleri ele alınmıştır. Korelasyon katsayısı 0,518(**) olup bu iki kriter arasında pozitif orta ilişkili bir korelasyon bulunmaktadır, yani

104 90 değişkenlerin verileri bazı noktalarında beraber aynı doğrultuda hareket etmektedir. Ancak korelasyon bir neden sonuç ilişkisi olmadığından, bu iki kriter arasındaki kısmi benzerlikten dolayı bu değişkenlerin birbirleri ile ilişkilerinin olduğunu söyleyemeyiz. Korelasyon katsayısı pozitif orta ilişki olan ana kriterler bu bağlamda incelenmiştir, birbiri ile ilişkili değişkenlerin bulunmadığı ve ana kriterlerin birleştirilmesi durumu söz konusu olmadığı görülmüştür. Çizelge 7.7. Prosedüre Uyum ve İş Yapma İsteği Ana Kriterlerinin Korelasyonu kriter4 kriter10 Spearman's rho kriter4 Correlation Coefficient 1,000,518(**) Sig. (2-tailed).,001 N kriter10 Correlation Coefficient,518(**) 1,000 Sig. (2-tailed),001. N ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Ana Kriterlerin Güvenilirlik Analizi : Ana kriterlere verilen anket değerlerinin birbirleri ile olan tutarlılığını ve kullanılan ölçeğin ilgilenilen sorunu ne derece yansıttığını görebilmek amacıyla güvenilirlik analizi yapılmıştır. Aşağıda verilen güvenilirlik aralıkları; 0.00 < a < 0.40 ise ölçek güvenilir değil < a < 0.70 ise ölçek düşük güvenilirlikte 0.70 < a < 0.90 ise ölçek oldukça güvenilir 0.90 < a < 1.00 ise ankette tekrarlanmanın olduğunu gösterir. Çizelge 7.8. Ana kriterlerin güvenilirlik istatistiği Cronbach's Alpha N of Items,896 21

105 91 Çizelge 7.8 de ana kriterlerin belirlenmesi ile ilgili çalışmanın tutarlı ve güvenilir olduğunu ispatlayacak Cronbach s Alpha değeri 0,896 değeri olarak belirlenmiştir. Bu değer aralık tablosuna göre 0.70 ile 0.90 aralığına girdiğinden ana kriterleri belirleyecek anket çalışması oldukça güvenilir çıkmıştır. Çizelge 7.9 a göre her bir ana kriterin güvenilirlik değerleri verilmiş olup, her bir ana kriterin silinmesi durumunda Cronbach s Alpha değerinin ne olacağını belirtmektedir. Çizelge 7.9. Ana kriterlerin güvenilirlik değerleri

106 Alt kriterlerin belirlenme süreci Anket çalışmasının ikinci bölümünde ise X işletmesinde tedarikçi seçimi ve değerlendirmesinde kullanılacak olan ana kriterleri etkileyen ve bu kriterler altında toplanacak alt kriterlerin belirlenmesi için anket çalışması yapılmıştır. Ana kriterler için yapılan anket çalışmasında olduğu gibi TKYM, ÜPM ve MİM uzmanlarına anket uygulanmış ve fikirleri doğrultusunda kriterlerin değerlendirilmesi yapılmıştır. 35 kişinin 6 ana kritere ait toplam 32 alt kritere verdiği yanıtlar Likert skalasıyla hazırlanarak SPSS 15 programıyla değerlendirilmiş ve EK-5 te verilmiştir. Alt Kriterlerin Frekans Dağılımı : Hizmet, kalite, maliyet, esneklik, teknoloji ve güvenilirlik ana kriterlere ait alt kriterlerin frekans dağılımları EK-6 da verilmiştir. Alt Kriterlerin Merkezi Eğilim Ölçüleri ve Ortalamadan Sapma Ölçüleri : Merkezi eğilim ölçülerinin değerlendirilmesi sonucunda tedarikçi seçim ve değerlendirilmesinde kullanılan her bir ana kritere ait alt kriterler belirlenmiştir. Merkezi eğilim ölçüleri ortalaması 4 ün üzerinde olan yani önemli ve çok önemli sayılan alt kriterler tedarikçi seçimi ve değerlendirme problemi ana kriterlerinin alt kriterleri olmuştur. Ana kriterlerde kullanılacak alt kriterleri belirlemek için merkezi eğilim ölçüleri (aritmetik ortalama, medyan ve mod) hesaplanarak Çizelge 7.10 ile Çizelge 7.15 arasında gösterilmiştir. En kapsamlı bilgi veren aritmetik ortalama kullanılarak, 4 (önemli) ve 5 (çok önemli) aralığına giren hizmet alt kriterleri; nakliye performansı, satış sonrası teknik servis, zamanında teslimat performansı, kalite alt kriterleri; hatalı ürün oranı, siparişlerin şirket süreçlerine uyumluluğu, toplam kalite uygulamaları, maliyet alt kriterleri; finansal uygunluk, fiyat, maliyet analizinin etkin kullanımı, yalın düşünceye uygun verimlilik uygulamalarının yapılması, esneklik alt kriterleri; ürün çeşitliliğindeki değişimlere cevap verebilme, ürün miktarındaki değişimlere

107 93 cevap verebilme, malzeme tasarımındaki değişimlere cevap verebilme, termin tarihi değişikliklerine cevap verebilme, teknoloji alt kriterleri; firmanın ARGE kabiliyeti, firmanın sahip olduğu bilgi teknolojileri kaynak seviyesi, firmanın know-how seviyesi, firmanın teknik problem çözme yeterliliği, güvenilirlik alt kriterleri; garantili ürünler sağlayabilme, geçmiş dönem performansı, işletmenin örgütsel durumu, tazminat olarak belirlenmiştir. Aynı çizelgelerde X İşletmesi tedarikçi seçimi ve değerlendirilmesinde kullanılan ana kriterlere ait alt kriterlerin varyansları ve standart sapma değerleri incelenerek verilmiş olup, çıkan sonuçlara göre değişkenlerin varyansları küçük olduğundan istenilen sonuca yakın olduğu tespit edilmiştir. Çizelge Hizmet ana kriterinin alt kriter istatistikleri Çizelge Kalite ana kriterinin alt kriter istatistikleri

108 94 Çizelge Maliyet ana kriterinin alt kriter istatistikleri Çizelge Esneklik ana kriterinin alt kriter istatistikleri Çizelge Güvenilirlik ana kriterinin alt kriter istatistikleri

109 95 Çizelge Teknoloji ana kriterinin alt kriter istatistikleri Alt Kriterlerin Normallik Ölçüleri : Ana kriterlere ait alt kriterlerin belirlenmesi için kullanılan verilerin normal dağılıma uygunluğu Normallik Testi ile analiz edilmiştir. Çizelge 7.16 ile Çizelge 7.21 arasında ana kriterlere ait alt kriterlerin normallik test değerleri verilmiş olup, gözlem sayısı 29 dan fazla olduğundan Kolmogorov-Smirnov testinin değerleri incelenmiştir. Verilerin (Sig.) yani anlamlılık düzeyinin %5 ten küçük olması dağılımın normal dağılımdan gelmediğini göstermektedir, yani H o hipotezi reddedilmiştir. H o : Verilerin dağılımı normaldir. H 1 : Verilerin dağılımı normal değildir. Çizelge Hizmet ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. altkriter1,385 35,000,704 35,000 altkriter2,395 35,000,682 35,000 altkriter3,391 35,000,725 35,000 altkriter4,345 35,000,637 35,000 altkriter5,377 35,000,755 35,000

110 96 Çizelge Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. altkriter1,448 35,000,567 35,000 altkriter2,295 35,000,793 35,000 altkriter3,402 35,000,685 35,000 altkriter4,381 35,000,751 35,000 altkriter5,361 35,000,733 35,000 Çizelge Maliyet ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. altkriter1,374 35,000,722 35,000 altkriter2,390 35,000,623 35,000 altkriter3,333 35,000,807 35,000 altkriter4,323 35,000,744 35,000 altkriter5,346 35,000,765 35,000 altkriter6,411 35,000,621 35,000 altkriter7,338 35,000,756 35,000 Çizelge Esneklik ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. altkriter1,258 35,000,786 35,000 altkriter2,349 35,000,739 35,000 altkriter3,366 35,000,702 35,000 altkriter4,306 35,000,765 35,000 altkriter5,348 35,000,736 35,000

111 97 Çizelge Güvenilirlik ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. altkriter1,258 35,000,786 35,000 altkriter2,349 35,000,739 35,000 altkriter3,366 35,000,702 35,000 altkriter4,306 35,000,765 35,000 altkriter5,348 35,000,736 35,000 Çizelge Teknoloji ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. altkriter1,371 35,000,714 35,000 altkriter2,310 35,000,776 35,000 altkriter3,315 35,000,779 35,000 altkriter4,281 35,000,798 35,000 altkriter5,334 35,000,741 35,000 Veriler normal dağılıma uygun olmadığından analizler, parametrik olmayan yöntemler kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Alt Kriterlerin Korelasyon Analizi : Herbir ana kritere ait alt kriterlerin arasındaki doğrusal ilişkileri test etmek ve varsa bu ilişkilerin derecesini ölçmek için parametrik olmayan Spearman ın Sıra korelasyon analizi yapılarak alt kriterlerin tüm 2 li korelasyonları incelenmiştir ve EK-7 de verilmiştir. Elde edilen bu sonuçlara göre her bir ana kritere ait alt kriterler arasında pozitif veya negatif kuvvetli bir ilişki bulunmamaktadır. Korelasyon katsayısı pozitif orta ilişki olan ana kriterlere ait alt kriterler bu bağlamda incelenmiş olup birbiri ile ilişkili değişkenlerin bulunmadığı ve alt kriterlerin birleştirilmesi durumunun söz konusu olmadığı tespit edilmiştir. Ana kriterlerin korelasyon analizinde örnekler verildiğinden bu bölümde detayı verilmemiştir. Alt Kriterlerin Güvenilirlik Analizi :

112 98 Ana kriterlere ait alt kriterlere verilen anket değerlerinin birbirleri ile olan tutarlılığını ve kullanılan ölçeğin ilgilenilen sorunu ne derece yansıttığını görebilmek amacıyla güvenilirlik analizi yapılmıştır. Bölüm deki ana kriterlerin güvenilirlik analizinde verilen güvenilirlik aralıkları kullanılmıştır. Çizelge 7.22 ve Çizelge 7.27 arasında ana kriterlerin alt kriterlerininn belirlenmesi ile ilgili çalışmanın tutarlı ve güvenilir olduğunu ispatlayacak Cronbach s Alpha değerleri gösterilmiştir. Bu değer aralık tablosuna göre 0.70 ile 0.90 aralığına girdiğinden herbir ana kritere ait alt kriterleri belirleyecek anket çalışması oldukça güvenilir çıkmıştır. Çizelge Hizmet alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,729 5 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted altkriter1 16,2286 2,476,532,666 altkriter2 16,0571 2,585,474,688 altkriter3 16,6571 2,232,616,629 altkriter4 15,8286 2,558,511,675 altkriter5 16,6000 2,600,340,746

113 99 Çizelge Kalite alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,713 5 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted altkriter1 16,0000 2,529,686,598 altkriter2 16,8000 2,400,444,683 altkriter3 16,5429 2,844,365,704 altkriter4 16,8857 2,398,502,653 altkriter5 16,6286 2,652,421,685 Çizelge Maliyet alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,814 7 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted altkriter1 23,3429 6,408,407,812 altkriter2 22,8857 5,692,804,752 altkriter3 23,8571 5,538,564,789 altkriter4 24,0571 5,467,637,773 altkriter5 23,8857 5,516,693,763 altkriter6 23,4571 6,491,498,799 altkriter7 23,4286 6,487,335,826

114 100 Çizelge Esneklik alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,727 5 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted altkriter1 16,9429 2,408,663,598 altkriter2 16,4000 3,129,515,670 altkriter3 16,0857 3,139,553,659 altkriter4 16,1429 3,185,413,709 altkriter5 16,1429 3,479,319,739 Çizelge Güvenilirlik alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,835 5 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted altkriter1 16,1143 2,928,656,798 altkriter2 16,6000 2,776,701,784 altkriter3 17,1143 2,516,649,803 altkriter4 16,7714 2,829,721,780 altkriter5 16,4857 3,081,489,840

115 101 Çizelge Teknoloji alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,728 5 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted altkriter1 15,7429 3,373,431,703 altkriter2 16,6000 2,600,744,571 altkriter3 15,6857 2,928,552,656 altkriter4 15,6857 3,104,401,720 altkriter5 15,4857 3,434,345,733 Ana ve alt kriterlerin belirlenme sürecinde yürütülen anket çalışmaları ve istatistiksel analizleri ile esneklik, güvenilirlik, hizmet, kalite, maliyet ve teknoloji ana kriterleri ve bu ana kriterlere bağlı toplam 22 adet alt kriter belirlenmiş ve Çizelge 7.28 de X İşletmesi tedarikçi seçim ve değerlendirme probleminde yer alacak ana ve alt kriterler verilmiştir. Çizelge Tedarikçi Seçimi Probleminde Ana ve Alt Kriterler X İşletmesi ne ait tedarikçi değerlendirme probleminde belirlenen bu 6 ana kriter hiyerarşik yapının temelini oluşturacaktır, her bir ana kriterin önem dereceleri aşağıda açıklanmıştır :

116 102 Esneklik Kriteri : Tedarikçinin işletme isteklerine kolay uyum sağlayabilmesini ifade etmektedir. Esneklik tedarikçiler tarafından yerine getirilirse, işletmenin beklentilerini karşılamak, hatta beklentilerden daha fazlasını sağlamak fırsatını elde edebilirler. Bu kriter tedarikçinin işletmenin istediği kadar ürün çeşitliğindeki, ürün miktarındaki, tasarımdaki ve termin tarihi değişikliklerine cevap verebilmesini kapsamaktadır. Güvenilirlik Kriteri : Bu kriter altında garantiler, firmanın geçmiş dönem performansı, firmanın örgütsel durumu ve tazminat alt kriterleri incelenmektedir. Geçmiş tecrübelerden yararlanarak tedarikçilerin belirtilen konularda ne kadar güvenilir olduklarına göre değerlendirilmektedir. Hizmet Kriteri : Tedarikçilerin teslim ettiği ürünlerin ve işletmeye sunduğu hizmetin kalitesini ifade etmektedir. Tedarikçinin verdiği iyi hizmet tedarikçi performansının işletme tarafından yüksek olarak değerlendirilmesinde önemli bir kriterdir. İşletmenin hizmet kriteri, tedarikçinin nakliye performansını, satış sonrası teknik servis performansını ve tedarik performansını kapsamaktadır. Kalite Kriteri : Tedarik edilecek ürünün kalite veya performansındaki eksiklik, işletme için üretim ve sipariş kesintilerine neden olabilir, ürünün tamiri veya değiştirilmesi ise zaman ve maliyet yükü getirerek müşteri kayıplarına yol açabilir. Fiyat uygunluğu nedeniyle tercih edilen bir tedarikçi, kalite ve performans eksikliği nedeniyle seçim tercihi sebebi olan fiyat avantajını yitirebilir. Tedarikçinin üretim yeteneği aynı zamanda bitmiş ürünün kalitesini de belirlemektedir. Tedarikçinin işbirliği için uyguladığı toplam kalite uygulamaları, hatalı ürün oranları ve sipariş sürecine uyumluluğu gibi alt faktörler kalite kriteri altında değerlendirilmektedir. Maliyet Kriteri : İşletmeler karlılıklarını artırmak için ürünlerinde kullandıkları malzemeleri mümkün olduğunca minimum fiyatla elde etmek istemektedir. İşletmeler ürünlerin üretimi ile ilgili maliyetlerini minimize edebilecek düşük maliyetli tedarik kaynağı bulmak zorundadır. Dolayısıyla fiyat satın alma kararının verilmesinde önemli bir belirleyicidir. İşletmenin maliyet kriteri, tedarikçinin diğer

117 103 tedarikçilere göre daha uygun fiyat vermesi, firmanın finansal uygunluğu, firmanın maliyet analizinin etkinliği ve verimlilik uygulamalarından oluşmaktadır. Teknoloji Kriteri: İşletme açısından, tedarikçilerin teknik yeterliliği tedarikçi seçiminde ve değerlendirilmesinde önemli bir karar kriteridir. Bu ana kriter, tedarikçi firmanın araştırma geliştirme kabiliyetini, teknik know-how seviyesini, bilgi teknolojileri kaynaklarını ve teknik problem çözme yeterliliğini kapsamaktadır Elektronik Sanayi Sektöründe Faaliyet Gösteren X İşletmesi nde Tedarikçi Seçimi Probleminin Çözümü Tedarikçi seçim probleminde belirlenen ana ve alt kriterler dahilinde oluşturulan hiyerarşik ağaç Şekil 7.4 de verilmiş olup, en alt seviyesinde bu ana ve alt kriterlere göre tedarikçi seçim metodolojileri uygulanarak seçilecek A, B, C, D alternatif tedarikçi firmaları yer almaktadır. Şekil 7.4. X işletmesi Y malzeme tedarikçi seçimi hiyerarşi ağacı

118 AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) yöntemine dayalı tedarikçi seçimi Adım 1 : Karar Verme Probleminin Tanımlanması AHP yönteminin bu aşamasında karar probleminin amaç, ana kriter ve alt kriterlerini içeren AHP modeli hiyerarşik bir yaklaşımla oluşturulmuştur. Oluşturulan bu hiyararşik yapı, problemin iskeletini net olarak gösterebilmesi açısından yeterince açık olmalıdır. Bu çalışmada kurulan hiyerarşik yapı Şekil 7.4 de verilmiştir. Problemin amacı ana ve alt kriterlere göre mevcut tedarikçi firmalar arasından en uygun tedarikçinin seçilmesidir. Adım 2 : Faktörler Arası Karşılaştırma Matrisinin Oluşturulması Şimdiye kadar anlatılan kısımlar sonunda yapısı oluşturulan AHP hiyerarşisinden sonraki aşama, ana ve alt kriterler için ikili karşılaştırma matrislerinin oluşturulmasıdır. İkili karşılaştırmaların belirlenmesinde Thomas L. Saaty tarafından önerilen 9 ölçekli önem skalası kullanılmıştır. Bu skalanın kullanımı Bölüm de anlatılmıştır. TKYM, ÜPM ve MİM bölümü sorumluları ile ortak değerlendirmeler yapılarak grup karar matrisleri elde edilmiştir. Tüm ana kriter ve alt kriterlerde de bu yol izlenmiş ve sonuçta aşağıdaki karar matrisleri oluşturulmuştur. Öncelikle ana kriterler için gerçekleştirilen değerlendirmeler sonucunda Çizelge 7.29 da verilen ikili karşılaştırma matrisi elde edilmiştir. Bu matris incelendiğinde; tedarikçi firma seçiminde hizmet ve kalite ana kriterinin diğer ana kriterlere oranla firma açısından daha fazla önem arz ettiği görülmektedir.

119 105 Çizelge Ana kriterler arası karşılaştırma matrisi Ana kriterler için grup karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra, her bir ana kriterin alt kriterlerinin karşılaştırma matrislerinin oluşturulması gerekmektedir. Yine aynı yolla; ikili karşılaştırma matrisleri ve TKYM, ÜPM ve MİM bölümü sorumluları ile ortak değerlendirmeler yapılarak grup karar matrisleri oluşturulmuştur. Ana kriterlerin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisleri Çizelge 7.30 ile Çizelge 7.35 arasında verilmiştir. Çizelge Esneklik ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi Çizelge Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi

120 106 Çizelge Hizmet ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi Çizelge Kalite ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi Çizelge Maliyet ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi Çizelge Teknoloji ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi

121 107 Alt kriterler için grup karşılaştırma matrislerinin oluşturulmasından sonra, tüm alternatif tedarikçi firmaların her bir alt kriter açısından karşılaştırma matrisleri oluşturularak, her bir alt kriter açısından alternatiflerin durumunun ortaya konulması sağlanmıştır. Yine aynı yolla; ikili karşılaştırma matrisleri oluşturulmuş ve bu matrislerin de yine analitik ortalama grup karşılaştırma matrisleri belirlenerek Çizelge 7.36 ile Çizelge 7.41 arasında gösterilmiştir. Çizelge Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili ikarşılaştırma matrisleri

122 108 Çizelge Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların iikili karşılaştırma matrisleri Çizelge Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili ikarşılaştırma matrisleri

123 109 Çizelge Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili ikarşılaştırma matrisleri Çizelge Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili ikarşılaştırma matrisleri

124 110 Çizelge Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili karşılaştırma matrisleri Adım 3-4 : Faktörlerin Yüzde Önem Dağılımlarının ve Tutarlılıklarının Belirlenmesi Bu adımda ikili karşılaştırma matrisleri oluşturulduktan sonra kriterler, alt kriterler ve aday tedarikçiler için önem ağırlıkları hesaplanmıştır. Karar matrislerinin incelenme sürecinde ilk adım ana kriterlerin ikili karşılaştırma matrisinin çözülmesi yani normalize edilmesidir. Her bir ana kritere ilişkin önem ağırlıkları ve oluşturulan matrisin tutarlılık oranı belirlenmiştir. Çizelge 7.42 de bu ana kriterlerin ağırlıkları ve yapılan ikili karşılaştırmaların tutarlılık oranı verilmiştir.

125 111 Çizelge Ana kriterlere ilişkin ağırlıklar ve tutarlılık oranı Ana kriterlere ilişkin karşılaştırma matrisi değerlendirilmesi sonuçlarına göre nakliye performansı, satış sonrası teknik servis ve tedarikçi performansı alt kriterlerinin oluşturduğu hizmet ana kriteri oldukça önemli olarak belirlenmiştir. Bu ana kriterlerin ikili karşılaştırma matrislerinin tutarlılık oranı 0,066 olarak belirlenmiştir ve 0,1 in altında gerçekleşerek gereken tutarlılığı sağlamıştır. İkili karşılaştırma matrislerinin değerlendirilmesinde sıradaki aşama, ana kriterlere ait alt kriterlerin ikili karşılaştırma matrislerinin oluşturulmasıdır. Ana kriterlerin alt kriterlerine ilişkin ağırlık ve tutarlık oranları Çizelge 7.43 ile Çizelge 7.48 arasında verilmiştir.

126 112 Çizelge Esneklik alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Güvenilirlik alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Hizmet alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Kalite alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları

127 113 Çizelge Maliyet alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları Çizelge Teknoloji alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları İkili karşılaştırma matrislerinin değerlendirilmesinde en son adım ise; sırasıyla tüm alt kriterler açısından oluşturulan alternatif firmaların ikili karşılaştırma matrislerinin normalizasyonla çözülerek her bir alt kriter açısından alternatif firmaların ağırlıklarının hesaplanmasıdır. Bu ağırlıklar ve ilgili matrislere ilişkin tutarlılık oranları Çizelge 7.49 ile Çizelge 7.54 arasında gösterilmektedir.

128 Çizelge Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların iağırlıkları ve tutarlılık oranları 114

129 115 Çizelge Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların iağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların iağırlıkları ve tutarlılık oranları

130 116 Çizelge Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların iağırlıkları ve tutarlılık oranları Çizelge Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların iağırlıkları ve tutarlılık oranları

131 117 Çizelge Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların iağırlıkları ve tutarlılık oranları Adım 5 : Her Bir Faktör için, m Karar Noktasındaki Yüzde Önem Dağılımlarının Bulunması Bu aşamada her bir ana kritere ait alt kriterler açısından alternatif firmaların ağırlıklarından oluşan matris ile yine aynı ana kritere ait alt kriterlerin kendi arasında yapılan ikili karşılaştırmanın sonucunda elde edilen ağırlık matrisinin çarpımı sonucu ilgili ana kriter için alternatif firmaların ağırlıkları hesaplanmış olur. Bu işlem tüm ana kriterlerin alt kriterlerinde de uygulanarak, tüm ana kriterler açısından alternatif firmalara ilişkin ağırlık matrisleri hesaplanmıştır.

132 118 Çizelge Esneklik ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi TEDARİKÇİ/ KRİTER Ürün çeşitliliğindeki değişimlere cevap verebilme Ürün miktarındaki değişimlere cevap verebilme Tasarımdaki değişimlere cevap verebilme Termin tarihi değişiklikle rine cevap verebilme ESNEKLİK KRİTERİ AĞIRLIĞI A 0,13 0,30 0,13 0,40 0,28 B 0,28 0,25 0,28 0,12 0,21 C 0,28 0,25 0,31 0,22 0,25 D 0,31 0,21 0,28 0,26 0,25 Çizelge Güvenilirlik ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi TEDARİKÇİ /KRİTER Garantiler Geçmiş dönem performansı İşletmenin örgütsel durumu Tazminat GÜVENİLİRLİK KRİTERİ AĞIRLIĞI A 0,18 0,12 0,15 0,36 0,20 B 0,29 0,49 0,37 0,11 0,32 C 0,29 0,25 0,28 0,23 0,26 D 0,25 0,14 0,20 0,30 0,22 Çizelge Hizmet ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi TEDARİKÇİ /KRİTER Nakliye performansı Satış sonrası teknik servis Tedarik performansı HİZMET KRİTERİ AĞIRLIĞI A 0,16 0,19 0,24 0,22 B 0,33 0,35 0,20 0,25 C 0,36 0,35 0,39 0,38 D 0,15 0,11 0,17 0,16 Çizelge Kalite ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi TEDARİKÇİ /KRİTER Hatalı ürün oranı Sipariş süreç uyumluluğu Toplam kalite uygulamaları KALİTE KRİTERİ AĞIRLIĞI A 0,16 0,20 0,16 0,17 B 0,42 0,35 0,36 0,39 C 0,27 0,25 0,33 0,28 D 0,14 0,20 0,15 0,16

133 119 Çizelge Maliyet ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi TEDARİKÇİ /KRİTER Finansal uygunluk Fiyat Maliyet analizinin etkinliği Verimlilik uygulamaları MALİYET KRİTERİ AĞIRLIĞI A 0,14 0,41 0,14 0,14 0,23 B 0,33 0,11 0,46 0,45 0,30 C 0,33 0,19 0,23 0,26 0,25 D 0,20 0,29 0,17 0,14 0,21 Çizelge Teknoloji ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi TEDARİKÇİ /KRİTER ARGE kabiliyeti Bilgi teknolojileri kaynakları Know-How seviyesi Teknik problem çözme yeterliliği TEKNOLOJİ KRİTERİ AĞIRLIĞI A 0,23 0,14 0,20 0,14 0,17 B 0,36 0,26 0,35 0,26 0,30 C 0,28 0,45 0,25 0,45 0,39 D 0,12 0,14 0,20 0,14 0,15 Çizelge Ana Kriterler açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi TEDARİKÇİ ESNEKLİK GÜVENİLİRLİK HİZMET KALİTE MALİYET TEKNOLOJİ A 0,28 0,20 0,22 0,17 0,23 0,17 B 0,21 0,32 0,25 0,39 0,30 0,30 C 0,25 0,26 0,38 0,28 0,25 0,39 D 0,25 0,22 0,16 0,16 0,21 0,15 Adım 6 : Karar Noktalarındaki Sonuç Dağılımının Bulunması Kriterler açısından en uygun tedarikçinin belirlenebilmesi için ana kriterler açısından alternatiflerin ağırlıklarını gösteren matrisi oluşturmak ve bu matris ile tüm ana kriterlerin kendi aralarındaki ikili karşılaştırmalardan elde edilen ana kriterler arası ağırlık matrisinin çarpılmasıyla alternatif tedarikçilerin önceliklerini gösteren ağırlık matrisini elde etmek olacaktır.

134 120 Çizelge Karar noktalarındaki sonuç dağılımı TEDARİKÇİ DAĞILIM A 0,209 B 0,298 C 0,310 D 0,183 AHP yönteminin kriter ağırlıkları ve tutarsızlık oranlarının hesaplamak için Microsoft Excel 2007 hesaplamalarından yararlanılmıştır. Belirlenen dört tedarikçi için karar noktalarındaki sonuç dağılımları hesaplanmış ve A tedarikçisi için 0,209, B tedarikçisi için 0,298, C tedarikçisi için 0,310 ve D tedarikçisi için 0,183 olarak bulunmuştur. AHP sonucunda tedarikçi seçiminde birinci öncelikli firma C firması olmuştur, C firmasını B firması, A firması ve D firması izlemiştir. Elde edilen bu tedarikçi seçim kriter ağırlıkları kullanılarak TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri uygulanacak olup, bu yöntemlerle tedarikçiler sıralanıp her bir yöntem için en iyi tedarikçinin değerlendirilmesinin sonuçları sunulacaktır TOPSIS yöntemine dayalı tedarikçi seçimi Adım 1 : Karar Matrisinin (A) Oluşturulması AHP den elde edilen ağırlıklar ve her bir kriter için tedarikçi değerlendirmelerine göre Karar Matrisi Çizelge 7.63 te verilmiştir. Ürün çeşitliliğindeki, miktarındaki, tasarımındaki ve termin tarihindeki değişimlere cevap verebilme kriterleri için daha önceki hizmetlerdeki cevap verebilme yüzdeleri kullanılmıştır. Tazminat kriteri için, olası yaşanacak sorun esnasında her alım tutarı kapsamında sözleşmelerde sunulan tazminat oranları kullanılmıştır. Y malzemesinin tedarik performansı ve hata ürün oranı kriterleri için SAP sisteminden analiz edilmiş zamanında teslim ve hatalı ürün ortalama oranları kullanılmıştır. Toplam kalite uygulamaları kriteri için, işletmenin kalite standartlarına göre firmalarda uygulanan toplam kalite tekniklerinin sayısı (Poka Yoke, İstatiksel Proses Kontrol, vb.), finansal uygunluk kriterinin

135 121 değerlendirmesinde tedarikçilere ait aktif büyüklük değerleri, fiyat kriteri için her bir tedarikçinin Y malzemesine teklif ettiği birim sipariş maliyetleri, maliyet etkinlik kriteri için her bir firmaya ait maliyet etkinlik oranları, verimlilik uygulamaları kriterinin karar matrisindeki değeri için tedarikçilerde uygulanan Milli Prodüktivite Merkezi üretim yönetimi esaslı verimlilik arttırma tekniklerinin sayısı (Yalın üretim, toplam kalite yönetimi, vb.), AR-GE kabiliyeti kriterinde AR-GE faaliyetlerinde istihdam edilen personel sayısı, bilgi teknolojileri kaynakları tedarikçi seviyelerinde ise sahip olunan ISO standart süreç sayısı (Hizmet düzeyi yönetim süreci, sürüm yönetimi süreci, vb.) kullanılmıştır. Diğer değerlendirme kriterlerine ait tedarikçi değerleri ise; TKYM, ÜPM ve MİM bölümü sorumluları ile ortak değerlendirmeler yapılarak 1 ile 10 puan arasında puanlandırılarak belirlenmiştir. Çizelge Karar matrisi (A)

136 122 Adım 2 : Standart Karar Matrisinin (R) Oluşturulması A matrisinin elemanlarından yararlanarak ve (6.8) formülü kullanılarak hesaplanan Standart Karar Matrisi aşağıda verilmiştir. Çizelge Standart karar matrisi (R) Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (V) Oluşturulması AHP yönteminden elde edilen kriter ağırlık dereceleri ve standart karar matris kullanılarak Ağırlıklı Standart Karar Matrisi oluşturulmuş olup aşağıda verilmiştir. Çizelge Ağırlıklı standart karar matrisi (V)

137 123 Adım 4 : İdeal ( * A ) ve Negatif İdeal ( A ) Çözümlerin Oluşturulması V matrisindeki ağırlıklandırılmış değerlendirme faktörlerinin en büyükleri seçilerek İdeal Çözüm Seti, V matrisindeki ağırlıklandırılmış değerlendirme faktörlerinin en küçükleri seçilerek Negatif İdeal Çözüm Seti oluşturularak aşağıda gösterilmiştir. Adım 5 : Ayırım Ölçülerinin Hesaplanması Euclidian Uzaklık Yaklaşımından yararlanılarak bir karar noktasına ilişkin değerlendirme faktör değerinin ideal ve negatif ideal çözüm setinden sapmaları bulunur. Adım 6 : İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması İdeal ve negatif ideal ayırım ölçülerinden yararlanılırarak her bir karar noktasının ideal çözüme göreli yakınlığı hesaplanmıştır. C C 0,0726 0,0726 0,0908 * 1 0,1027 0,1027 0,0865 * 2 0,0719 C 0,0719 0,0533 * 3 0,444 0,5429 0,5741

138 124 C 0,0823 0,0823 0,1030 * 4 0,4439 Dört karar noktası için ideal çözüme göreli yakınlık değerleri bulunmuştur. Bu değerler büyüklük sırasına sokulduğunda karar noktalarının önem sırası C tedarikçisi için 0,5741, B tedarikçisi için 0,55429, A tedarikçisi için 0,4444 ve D tedarikçisi için 0,4439 şeklindedir. Yani işletme için en uygun tedarikçi C tedarikçisi olarak tespit edilmiştir ELECTRE yöntemine dayalı tedarikçi seçimi Adım 1 : Karar Matrisinin (A) Oluşturulması Çizelge 7.63 deki Karar Matrisi (A) kullanılmıştır. Adım 2 : Standart Karar Matrisinin (X) Oluşturulması A matrisinin elemanlarından yararlanarak ve (6.14) formülü kullanılarak hesaplanan Standart Karar Matrisi aşağıda verilmiştir. Çizelge Standart karar matrisi (X)

139 125 Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (Y) Oluşturulması AHP yönteminden elde edilen kriter ağırlık dereceleri ve standart karar matris kullanılarak Ağırlıklı Standart Karar Matrisi oluşturulmuş olup aşağıda verilmiştir. Çizelge Ağırlıklı standart karar matrisi (Y) Adım 4 : Uyum ( C ) ve Uyumsuzluk ( D ) Setlerinin Belirlenmesi kl kl Y matrisinden yararlanılarak karar noktaları birbirleriyle değerlendirme faktörleri açısından kıyaslanmıştır ve setler aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla uyum setleri belirlenmiştir. Bu uyum setlerine göre de uyumsuzluk setleri oluşturulmuştur. C kl kj lj j, y y (6.15)

140 126 Çizelge A alternatifi için uyum ( C ) ve uyumsuzluk ( D ) setleri kl kl

141 127 Çizelge B alternatifi için uyum ( C ) ve uyumsuzluk ( D ) setleri kl kl

142 128 Çizelge C alternatifi için uyum ( C ) ve uyumsuzluk ( D ) setleri kl kl

143 129 Çizelge D alternatifi için uyum ( C ) ve uyumsuzluk ( D ) setleri kl kl

144 130 Adım 5 : Uyum ( C ) ve Uyumsuzluk Matrislerinin ( D ) Oluşturulması Uyum setlerinden yararlanılarak ve aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla Uyum matrisi (C) hesaplanmıştır. c (6.16) kl w j j C kl Çizelge Uyum(C) matrisi Uyum Matrisinin Oluşturulması i \ j A B C D Cij - 0,4058 0,2224 0,6302 0,5942-0,4265 0,8008 0,7776 0,6894-0,8364 0,4866 0,2169 0, C ORT 0,524 Uyumsuzluk matrisinin (D) elemanları ise aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanmıştır. d kl max y kj jdkl max y kj j y y lj lj (6.17) Çizelge Uyumsuzluk (D) matrisi Uyumsuzluk Matrisinin Oluşturulması i \ j A B C D - 0,7791 1,0000 0,5024 Dij 0,4214-1,0000 0,1862 0,5161 0,3305-0,5130 1,0000 1,0000 1, D ORT 0,687 Adım 6: Uyum Üstünlük (F) ve Uyumsuzluk Üstünlük (G) Matrislerinin / Toplam Baskınlık Matrisinin (E) Oluşturulması Uyum üstünlük matrisi (F) uyum eşik değerinin ( c ) uyum matrisinin elemanlarıyla ( c kl ) karşılaştırılmasıyla elde edilmiştir. Uyumsuzluk üstünlük matrisi (G) de

145 131 uyumsuzluk eşik değerinin ( d ) uyum matrisinin elemanlarıyla ( d kl ) karşılaştırılmasıyla elde edilmiştir. Çizelge Uyum üstünlük (F) ve uyumsuzluk üstünlük (G) Uyum Üstünlük (F) ve Uyumsuzluk Üstünlük (G) Matrislerinin Oluşturulması k l Ckl C KABUL Dkl D KABUL SONUÇ YORUMLAR 1 2 0,41 0 0, B>A 1 3 0,22 0 1, C>A 1 4 0,63 1 0, A>D 2 1 0,59 1 0, B>A 2 3 0,43 0 1, C>B 2 4 0,80 1 0, B>D 3 1 0,78 1 0, C>A 3 2 0,69 1 0, C>B 3 4 0,84 1 0, C>D 4 1 0,49 0 1, A>D 4 2 0,22 0 1, B>D 4 3 0,20 0 1, C>D ÜSTÜNLÜK C>B>A>D Adım 7 : Toplam Baskınlık Matrisinin (E) Oluşturulması Çizelge Toplam baskınlık matrisi (E) UYUM UYUMSUZLUK A -0,60 A 0,34 B 0,51 B -0,50 C 1,46 C -1,64 D -1,36 D 1,80 C-B-A-D C-B-A-D Adım 8 : Karar Noktalarının Önem Sırasının Belirlenmesi Hesaplanan uyum/uyumsuzluk üstünlük ve uyum/uyumsuzluk indekslerine göre C tedarikçisi ilk sırayı alırken B, A ve D tedarikçileri sırasıyla 2., 3. ve 4. sırayı almışlardır.

146 132 Sonuçların Karşılaştırılması : TOPSIS ve ELECTRE yöntemlerine göre yapılan tedarikçi seçimi sonuçları Çizelge 7.76 da verilmiştir. Çizelge TOPSIS-ELECTRE yöntem sonuçlarının karşılaştırılması ALDIĞI DEĞER SIRALAMA TEDARİKÇİ TOPSIS ELECTRE TOPSIS ELECTRE A 0,444-0,60/0, B 0,543 0,51/-0, C 0,574 1,46/-1, D 0,443-1,36/1, Her iki yöntemde de ilk sırayı C tedarikçisi, ikinci sırayı B tedarikçisi, üçüncü ve dördüncü sırayı ise sırasıyla A ve D tedarikçileri almışlardır.

147 SONUÇ VE ÖNERİLER Artan rekabet koşullarında işletmeler varlıklarını sürdürebilmeleri için giderlerini azaltma yoluna gitmektedirler. Günümüzde, işletmelerin faaliyetlerini devam ettirebilmeleri için gerekli olan hammaddeleri doğru tedarikçiden, doğru zamanda ve en düşük maliyetle tedarik edebilmeleri işletmelerin en önemli hedeflerinden biri olmuştur. Bu hedefin gerçekleşebilmesi etkin bir tedarik zinciri yönetimi ile mümkündür. Tedarikçi seçimi, tedarik zinciri yönetiminin önemli süreçlerinden birisidir. İşletmeler, kendilerine en iyi hizmeti verebilecek ve maliyet açısından uygun tedarikçileri bularak, çalıştıkları tedarikçilerin sayısını minimize etme çabası içindedirler. İşletmelerin doğru tedarikçilerle çalışması müşteri beklentilerini karşılayabilmeleri için oldukça önemlidir. Tedarikçi seçim kararı işletmelerin performansını doğrudan etkileyen bir karardır. İşletmeler, sürekli değişen rekabet koşulları karşısında rekabetçi yapılarını sürdürebilmek için kendi hedeflerine uygun özellikteki tedarikçileri seçmelidir. Bu gelişmeler tedarikçi seçim problemini işletmeler açısından önemli hale getirmektedir. Çalışma kapsamında, elektronik sanayi sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin ürün yelpazesinin büyük çoğunluğunda kullanılan, çok az sayıda yurt içi/dışı tedarikçiden sağlanabilen, termin süresi hayli uzun olan, zamanında teslim edilemeyen, satın alımları uzun zamana yayılan sözleşmelere dayanan ve malzeme kalite puanı düşük olan bir ana malzemesinin tedarik konusu ele alınmıştır. Bu noktada çok kriterli karar verme tekniklerinden AHP, ELECTRE ve TOPSIS in tedarikçi seçim sürecinde uygulanması bütün bu amaçların sağlanması açısından bir araç olarak görülmüş ve yöntemlerin uygulaması yapılmıştır. İşletmede konunun uzmanları olan karar vericilerin ikili karşılaştırma yaparak yargılarını kullanabilmelerini sağlaması ve bu yargıların tutarlılığını kontrol ederek subjektifliği azaltmasından dolayı AHP, işletmenin ürün yelpazesinin çoğunda kullanılan ancak az sayıda tedarikçi ile temin edilen bu malzemenin tedarikçilerinin özelliklerinin birbirleri arasındaki farklılıkların uzaklıklarını kıyaslamasından dolayı TOPSIS, temininde sıkıntı yaşanan ilgili malzemeden daha fazla ihtiyaç duyulduğu anda kapasiteye uygun olarak birden fazla tedarikçiden tercih edilebilirliği sağlayacak

148 134 şekilde tedarikçilerin birbirlerine göre üstünlükleri sıralamasından dolayı ELECTRE yöntemleri tercih edilmiştir. Uygulamada öncelikle anket çalışmaları ve istatistiksel analizler ile tedarikçi seçimini etkileyen kriterler belirlenmiştir. Belirlenen esneklik, güvenilirlik, hizmet, kalite, maliyet ve teknoloji ana kriterleri, bu ana kriterlere bağlı toplam 22 adet alt kriter ve A, B, C, D alternatif tedarikçi firmaları dahilinde hiyerarşik yapı oluşturulmuştur. AHP yöntemi ile elde edilen tedarikçi seçim kriter ağırlıkları kullanılarak TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri uygulanmıştır. TOPSIS yöntemi ile dört karar noktası için ideal çözüme göreli yakınlık değerleri bulunmuştur. Bu değerlere göre işletme için en uygun tedarikçi sıralaması C, B, A, D firmaları şeklinde olmuştur. ELECTRE yöntemi ile hesaplanan uyum/uyumsuzluk üstünlük ve uyum/uyumsuzluk indekslerine göre C tedarikçisi ilk sırayı alırken B, A ve D tedarikçileri sırasıyla 2., 3. ve 4. sırayı almışlardır. Temin edilen malzemelerin hemen hemen hepsinde en az iki alternatif tedarikçinin değerlendirildiği X işletmesinde oluşturulan bu karar vericiye destek olacak model ile; karar aşamasında sistematik düşüncenin yaygınlaştırılması ve açık bir yönetim modeli oluşturularak ortak bir platform oluşturulması, tedarikçilerin özelliklerinin birbirleri arasında kıyaslamanın görselleşmesi, kalitatif ve kantitaif verilerle değerlendirme imkanının sunulması, tedarikçilerinin birbirlerine göre üstünlüklerinin baz alınarak sıralanması sağlanmıştır. Yöntemler sonucunda gerçekten de tedarikçi seçim sürecinin bir sistematik içerisinde daha anlaşılabilir, kolay yorumlanabilir, esnek, hızlı ve maliyet gerektirmeyen bir şekilde farklı bakış açıları yaratacak bir biçimde yapılabileceği görülmüştür. Elde edilen tedarikçi bütünleşmesi seviyelerini proje sorumluluları sezgisel olarak da değerlendirmiş ve tedarikçilerin proje süreçlerindeki bütünleşik yapılarını açık bir şekilde yansıttığını belirtmişlerdir. Bu tedarikçi bütünleşmesi performansı, X işletmesinin 2014 yılı tedarikçi geliştirme programı dâhilinde, iyileştirmelerin ve hedeflerin, tedarikçi temelli mevcut kriterler üzerine yoğunlaşarak, daha iyi sonuçlar elde edilmesinde referans olarak alınabilecektir. Ayrıca işletmenin kullanmakta olduğu kurumsal kaynak planlaması programının yanı sıra uygulamada oluşturulan tedarikçi seçim ve değerlendirme

149 135 yapısı için arayüz tasarlanarak oluşturulan çözüm mantığının karar destek modeline dönüştürülerek standartlaştırılması tedarikçi geliştirme programı dahilinde değerlendirilebilecektir. Askeri standartları sağlayacak malzemeleri temin etme rolünün önemi ve buna istinaden tedarikçi değerlendirme çalışmalarının özenle yürütülmesi bilinciyle oluşturulan bu model ile tedarikçilere ait kalite, teslimat ve fiyat performanslarının yanı sıra tasarımdaki ve sektördeki yeniliklere/değişiklere göre çevik imalat yapabilen, istenilen şartlarda hizmet sunulamaması durumunda anlaşma dahilinde yükümlülükleri yerine getirebilen firmaların değerlendirilmesi sağlanmıştır. Ayrıca; hizmet anlayışına sadece zamanında teslim anlamı yüklemeden lojistik ve satış sonrası hizmetleri etkin bir şekilde yönetip yürütebilen, askeri standartlarda kalite ve sipariş sürecine uyumluluk gerekliliklerini yerine getirebilen, uygun finans yapısıyla maliyet analizinin etkinliğini kontrol edebilen firmaların seçilmesi sağlanarak müşteri memnuniyetinin artış hedefine ulaşılabilecektir. Bu çalışmada ortaya konan metot, hemen hemen aynı büyüklükteki firmaların birbirleriyle aynı kriterler doğrultusunda karşılaştırılarak rakamsal olarak başarı derecelerinin ve başarı sıralamalarının belirlenmesinde faydalı bir yaklaşım getirmiştir. Elektronik sanayi sektörü için yapılan bu çalışma diğer sektörlerdeki firmalar için de uygulanabilir ve araştırmacılara sektörlerde faaliyet gösteren firmaların başarılarının tespiti ve başarı sıralamalarının belirlenmesinde yol gösterici olabilir. İleride yapılacak bir başka çalışmada tedarikçi firma seçiminde, alternatif yöntemlerden olan PROMETHEE, VİKOR, VZA gibi değişik yöntemler kullanılabilir, çıkacak sonuçlar her 3 yönteme göre karşılaştırılabilir ve çalışmaya değişik boyutlar kazandırılabilir. Ağırlıkların belirlenmesinde ve seçim sürecinde kullanılan yöntemlere girdi olan nitel değişkenlerin değerlendirilmesi aşamasında bulanık yaklaşıma dayalı problem çözüm mantığı kullanılabilir. İstatistiksel analizler dahilinde değerlendirilen kriterlerin ilişkileri korelasyon analizlerinin yanı sıra faktör analizleri ile de incelenebilir ve kriter sayısı azaltılarak daha çabuk sonuca ulaşılması sağlanabilir. Ayrıca bu analiz; anket tasarımı sırasında yapılan hataların bulunmasını ve bu hataların giderilmesini sağlayacak, güvenilirlik analizine benzer güçlü bir araç olarak görülebilir.

150 136 KAYNAKLAR Aissaoui, N., Haouori, M., Hassini, E., Supplier Selection and Order Lot Sizing Modelling: A Review, Computers & Operations Research, 34(12): (2006). Akman, G., Alkan, A., Measurement of supplier performance at supply chain management by using fuzzy Ahp method: A study at automotive subcontractor industry, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 9: (2006). Albino, V., Garavelli, A.C., A Neural Network Application to Subcontractor Rating in Construction Firms, Pergamon International Journal of Project Management, 16(1): 9-14 (1998). Albrecht, C. C., Dean, D. L., Hansen., J. V., Marketplace and technology standards for B2B e-commerce: progress, challenges and the state of the art, Information & Management, 42(6): (2005). Almeida, A. T., Multicriteria decision model for outsourcing contracts selection based on utility function and ELECTRE method, Computers & Operations Research, 34(12): (2007). Anthony, T. F., Buffa, F. P., Strategic purchase scheduling, Journal of Purchasing and Materials Management, 13(3): (1977). Aouni, B., Kettani, O., Goal programming model: A glorious history and a promise future, European Journal of Operational Research, 133: (2001). Araz, C., Özfırat, P. M., Özkarahan, İ., An integrated multicriteria decision-making methodology for outsourcing management, Journal Computers and Operations Research, 34(12): (2006). Arbel, A., Seidmann A., Capacity Planning, Benchmarking and Evaluation of Small Computer Systems, European Journal of Operational Research, 22(3): (1985). Atlas, M., A classifıcation multiobjectıve programming solving techniques, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1): (2008). Barbarosoğlu G., Yazgaç T., An Application of the Analytic Hierarchy Process to the Supplier Selection Problem, Production and Inventory Management Journal, 38: (1997). Bard, J. F., Evaluating Space Station Applications of Automation and Robotics, IEEE Transactions on Engineering Management, 33(2): (1986).

151 137 Bayazit, Ö., Use of Analytic Network process in Vendor Selection Decisions Bencmarking: An International Journal, 13(5): (2006). Beck M. P., Lin B. W., Selection of Automated Office Systems: A Case Study, OMEGA, 9(2): (1981). Bellman R. E, Zadeh L.A., Decision making in fuzzy environment, Management Science, 17(4): (1970). Benyoucef, L., Ding H., Xie, X., Supplier Selection Problem: Selection Criteria and Methods, INRIA, 4726(4): 4-21 (2003). Beyhan, T., Kalite Fonksiyon Göçerimi Yaklaşımı İle Tedarikçi Seçimi: Araç Üstü Vinç İmal Eden Bir İşletmede Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, (2009). Bogetoft, P., Pruzan, P., Planning With Multiple Criteria: Investigation, Communication And Choice. Handelshojskolens Forlag, Copenhagen Business School Press, 13: 7-12 (1997). Buffa, F. P., Jackson, W. M., A Goal Programming Model for Purchase Planning, Journal of Purcansing and Materials Management, 19(3): Chamodrakas, I., Batis, D., Martakos, D., Supplier selection in electronic market places using satisficing and fuzzy AHP, Expert Systems with Applications, 37: (2009). Chan, F. T. S., Kumar, N., Global Supplier Development Considering Risk Factors Using Fuzzy Extended AHP Based Approach, Omega, 5(4): (2007). Charnes, A., Cooper, W. W., Rhodes, E., Measuring the efficiency of decision making unit, European Journal of Operational Research 2, (1978). Chao, C., Scheuing, E. E., Ruch, W. A., Purchasing performance evaluation: an investigation of different perspectives, International Journal of Purchasing Materials Management, 29(3): (1993). Chen, C. T., Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making under Fuzzy Environment, Fuzzy Sets and Systems, 114: 1-9 (2000). Chopra, S., Meindl, P., Supply Chain Management: Strategy, Planing and Operations, Prentice Hall, New Jersey, 6 (2001). Choy, K. L., Lee, W. B., Lo, V., An Enterprise Collobrative Management System A Case Study Of Supplier Relationship Management, The Journal of Enterprise Information Management, 17(3): 191 (2004).

152 138 Corrente, S., Grecoa, S., Słowińskib, R., Multiple Criteria Hierarchy Process with ELECTRE and PROMETHEE, Omega, 41(5): (2013). Çağlıyan, V., The Level Of Meeting Supplier Selection Criteria By The Sub- Industry: The Case Of Turkish Automotive Industry, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(3): (2011). Dağdeviren, M., Eren, T., Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Dergisi, 16(2): (2001). Dağdeviren, M., Eraslan, E., Kurt, M., Dizdar, E., Tedarikçi seçim problemine analitik ağ süreci ile alternatif bir yaklaşım, TEKNOLOJİ, 8(2): (2005). Dağdeviren, M., Dönmez, N., Kurt, M., Bir İşletmede Tedarikçi Degerlendirme Süreci İçin Yeni Bir Model Tasarımı ve Uygulaması, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Dergisi, 21(2): (2006). Davidrajuh, R., Modelling and Implementation of Supplier Selection Procedures for e-commerce initiatives, Industrial Management & Data Systems, 103(1):28 (2003). De Boer, L., Labro, E., Morlacchi, P., A Review of Methods Supplier Selection, European Journal of Purchasing & Supply Management, 7: (2001). De Boer, L., Harink, J. H. A., Heijboer, G. J., A conceptual model for assessing the impact of electronic procurement, European Journal of Purchasing and Supply Management, 8(1): 6 (2002). Demirtaş, E. A., Üstün, Ö., Tedarikçi Seçimi ve Sipariş Tahsisinde Analitik Serim Süreçleri ve Hedef Programlama Yaklaşımı, Endüstri Mühendisliği XXIV. Ulusal Kongresi, Adana, (2004). De Boer L., Van der Wegen L., Telgen J., Outranking Methods in Support of Supplier Selection: A Review of Methods Supporting Supplier Selection, European Journal of Purchasing & Supply Management, 4(2): 109 (1998). Demirtaş, E. A., Üstün, Ö., Analytic network process and multi-period goal programming Integration in purchasing decisions, Journal Computers and Industrial Engineering, 56(2): (2007). Demirtaş, E. A., Üstün, Ö., An integrated multi objective decision making process for supplier selection and order allocation, Omega, 36(1): (2008). Demirtaş, E. A., Üstün, Ö., Analytic network process and goal programming approach for supplier selection and order allocation, Journal Computers and Industrial Engineering, 56(2): (2009).

153 139 De Toni, A., Nassimbeni, G., Buyer-Supplier Operational Practices, Sourcing Policies and Plant Performances: Results of an Empirical Research, International Journal of Production Research, 37(3): 597 (1999). Dickson, G. W., An Analysis Of Vendor Selection: Systems and Decisions, Journal Of Purchasing, 2(1): 5-17 (1966). Dobler, D. W., Burt, D. N., Purchasing and Supply Management Sixth Edition, Mc Graw-Hill Comp., New York, 42, (1996). Dulmin, R., Mininno, V., Supplier selection using a multi-criteria decision aid Method, Journal of Purchasing & Supply Management, 9(4): (2003). Dursun, E., Bulanık Ahp Yöntemi İle Tedarikçi Seçimi Ve Tekstil Sektöründe Bir Uygulama, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi (2009). Ecer, F., Küçük, O., Tedarikçi Seçiminde Analitik Hiyerarşi Yöntemi ve Bir Uygulama, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(1): (2008). Ellram, L., M., Total Cost Of Ownership: An Analysis Approach For Purchasing, Internatioanal Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 25(8): 5 (1995). Erikan, L., Hava Kuvvetleri Komutanlığında Aday Seçiminde Ahp İle Etkin Karar Verme, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 76 (2002). Ersöz, F., Kabak, M., Savunma Sanayi Uygulamalarında Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Literatür Araştırması, Savunma Bilimleri Dergisi, 9(1): (2010). Ertuğrul, İ., Karakaşoğlu, N., Electre ve Bulanık AHP Yöntemleri ile Bir İşletme İçin Bilgisayar Seçimi, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2): (2010). Forker, L. B., Factors Affecting Supplier Quality Performance, Journal of Operations Management, 15(4): (1999). Germain, R., Droge, C., Wholesale operations and vendor evaluation, Journal of Business Research, 21(2): (1990). Ghodsypour, S. H., O Brien, C., A Decision Support System For Supplier Selection Using An Integrated Analytic Hierarchy Process And Linear Programming, International Journal of Production Economics, 56(1): (1998).

154 140 Gomez, L., M., D., Bayo, J., Garcia, C., M., S., Angosto, J., M., Decision Support in Disinfection Technologies for Treated Wastewater Reuse, Journal of Cleaner Production, 17: (2009). Graham, G., Hardaker, G., Supply Chain Management Across The Interner International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 30(4): 286 (2000). Ha, S. H., Krishnan, R., Hybrid Approach to Supplier Selection for the Maintenance of a Competitive Supply Chain, Expert Systems with Applications, 34 (2): (2008). Huang, S. H., Keskar, H. Comprehensive and Configurable Metrics for Supplier Selection, International Journal of Production Economics, 105: (2007). Humphreys, P., Mcvor, R., Chan, F., Using case-based reasoning to evaluate supplier environmental management performance, Expert Systems with Application, 25(2): (2003). Hsu, B.M., Chiang, C.Y., Shu, M.H., Supplier selection using fuzzy quality data and their applications to touch screen, Expert Systems with Applications, 37(9): (2010). Hwang, C. L., Yoon, K., Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer- Verlag, Berlin/Hiedelberg, 2, 16 (1981). Juang, C., H., Lee, D., H., A Fuzzy Scale for Measuring Weight Criteria in Hierarchical Structures, International Fuzzy Engineering Symposium, , (1991). Juran, J. M., Juran s,quality in Supplier Relations, OH: McGraw-Hill Professional, Blacklick, 6-7, 25 (1998). Kameshwaran, S., Narahari, Y., Rosa, C. H., Kulkarni, D. M., Tew, J. D., Multiattribute electronic procurement using goal programming, European Journal of Operational research, 179: (2007). Kannan, R. V., Tan C. K., Supplier Selection and Assesment: Their impact on Business Performance, The Journal of Supply Chain Managment: A Global Review of Purchasing and Supply, (2002). Karpak, B., Kumcu, E., Kasuganti, R., An Application Of Visual Interactive Goal Programming: A Case In Vendor Selection Decisions, Journal Of Multi-Criteria Decision Analysis, 8(2): (1999).

155 141 Karsak, E. E., Distance-Based Fuzzy MCDM Approach for Evaluating Flexible Manufacturing System Alternatives, International Journal of Production Research, 4013: ( 2002). Kaya, Y., Kahraman, C, Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemlerinden TOPSIS ve ELECTRE Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü, İstanbul, (2004). Kokangül, A., Susuz, Z., Integrated analtytical hierarcy process and mathematical programming to supplier selection problem with quantity discount, Applied Mathematical Modelling, 33(3): (2009). Kraljic, P., Purchasing must become supply management, Harvard Business Review, (1983). Krause, D. R., Pagell, M., Curkovis, S., Toward a Measure of Competitive Priorities For Purchasing, Journal of Operations Management, 19(4): 501 (2001). Krause, D. R., Ellram, L. M., Success factors in Supplier Development, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 27(1): 21 (1997). Krause, D. R., Supplier development: current practices and outcomes, International Journal of Purchasing and Materials Management, 33(2): (1997). Küçükçe, Y., S., Bir Kamu Kuruluşunda Satın Alma Faaliyeti İçin Tedarikçi Seçimi-Değerlendirme Problemi ve Çözümü, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, (2011). Lee, M., Lee, Y., Jeong, C., A high quality supplier selection model for supply chain management and ISO 9001 system, Production Planning and Control, 14(3): (2003). Lee, A.H.I., Kang, H.Y., Chang, C.T., Fuzzy multiple goal programming applied to TFT-LCD supplier selection by downstream manufacturers, Expert Systems with Application, 36: (2009). Leonard, L. N. K., Davis, C., C., Supply chain replenishment : before-and after EDI implementation, Supply Chain Management: An International Journal, 11(3): 226 (2006). Levary, R. R., Using the Analytic Hierarchy Process to Rank Foreign Suppliers Based on Supply Risks, Computers & Industrial Engineering, 55: (2008).

156 142 Liao, C., Kao, H., Supplier selection model using Taguchi loss function, analytical hierarchy process and multi-choice goal programming, Computers & Industrial Engineering, 58(4): (2009). Limmerick, D., Cunnington, B., Managing the New Organization-A Blue Print for Network and Strategic Alliances, Business and Professional Publishing, Sydney, (1993). Lina, C., Chenb, C., Tinga, Y., An ERP model for supplier selection in electronics industry, Expert Systems with Applications, 38: (2011). Lung, W., An efficient and simple model for multiple criteria supplier selection problem, European Journal of Operational Research, 186: (2007). Mentzer, J. T., Konrad, B. P., An efficiency/effectiveness approach to logistics performance analysis, Journal of Business Logistics, 12(1): (1991). Min, H., International Supplier Selection A Multi-attirbute Utility Approach, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 24(5): 232 (1994). Monczka, R. M., Trent. R. I., Achieving World-Class Supplier Quality, Total Quality Management, 10(6): (1999). Mummalaneni, V., Dubas, K. M., Chao, C., Chinese purchasing managers preferences and trade-offs in supplier selection and performance evaluation, Industrial Marketing Management, 25(1): (1996). Muralidharan, C., Anantharaman, N., Deshmukh, S. G., A Multi-Criteria Group Decision making Model for Supplier Rating, The Journal of Supply Chain Management: A Global Review of Purchasing and Supply, 38: 22 (2002). Nassimbeni, G., Battai, F., Evaluation of supplier contribution to product development fuzzy and neuro fuzzy based approaches, International Journal Of Production Research, 41(13): 2934 (2003). Nassimbeni, G., Local manufacturing systems and global economy: Are they compatible? The case of the Italian eyewear district, Journal of Operations Management, 21: 157 (2003). Nassimbeni, G., Industrial Sourcing: empirical evidences from a sample of Italian firms, International Journal of Production Economics, 103: 104 (2006). Nydick, R.L., Hill, R.P., Using the analytic hierarchy process to structure the supplier selection procedure, International Journal of Purchasing&Materials Management, 28(2): (1992).

157 143 Nwankwo, S., Allying for Quality Excellence: Scope for Expert Systems in Supplier Quality Management, International Journal of Quality & Reliability Management, 19(2): (2002). Önüt, S., Kara, S. S., Multi-Criteria Supplier Selection: An Electre-Ahp Application Journal of Engineering and Natural Sciences, 2006(4) (2006). Önüt, S., Kara, S. S., Işık, E., Long term supplier selection using a combined fuzzy MCDM approach: A case study for a telecommunication company, Expert Systems with Applications, 36(2): (2008). Öz, E., Baykoç, Ö. F., Tedarikçi Seçim Problemine Karar Teorisi Destekli Uzman Sistem Yaklaşımı, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(3): 279 (2004). Özdemir, A., Ürün Grupları Temelinde Tedarikçi Seçim Probleminin Ele Alınması ve Analitik Hiyerarşi Süreci İle Çözümlenmesi, Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 12(1): (2010). Özfırat, P. M., Öğüt, C., Tedarikçi Seçim Probleminde Hedef Programlama ve Analitik Hiyerarşi Prosesinin Uygulanması, Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 10(1): (2008). Pagel, M., Shen, C., Buyer Behaviours and the Performance of the Supply Chain: An Introduction Exploration, International Journal of Production Research, 39(13): 2787 (2001). Paksoy, T., Güleş, H. K., Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi Problemine Analitik Hiyerarşi Süreci Yaklaşımı : Bir Tekstil İmalatçısı İşletme Örnek Olayı, Journal of Engineering and Natural Sciences, 2006(4) (2006). Pan, A. C., Allocation of order quantity among suppliers, Journal of Purchasing and Materials Management, 25(3): (1989). Parthiban, P., Zubar, H. A., Garge, C. P., A Multi Criteria Decision Making Approach for Suppliers Selection, Procedia Engineering, 38: (2012). Petroni, A., Braglia, M., A Quality Assurance-Oriented Methodology for Handling Trade offs in Supplier Selection, International Jorunal of Physical Distribution & Logistic Management, 30(2): 96 (2000). Pişkin, H., Tedarikçi Performansının Değerlendirilmesinde Bütünleşik Bir Çok Kriterli Karar Verme Modeli, Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli, 47-57, (2010).

158 144 Rhee, B. V. D., Verma, R., Plaschka, G., Understanding trade-offs in the supplier selection process: The role of flexibility, delivery and value-addedservices/support, Int. Journal of Production Economics, 120(1): (2008). Rodríguez, A., Ortega, F., Concepción, R., A method for the selection of customized equipment suppliers, Expert Systems With Applications, 40 (4): (2013). Roethlein, C., Mangiamelis, P. M., The Realities of Becoming a Long Term Supplier to a Large TQM Customer, Interfaces, 29(4): 74 (1999). Roodhooft, F., Konings, J., Vendor selection and evaluation an activity based costing approach, European Journal of Operational Research, 96(2): (1997). Saaty, T. L., A Scaling Method for Priorities in Hierarchical Structures, Journal of Mathematical Psychology, 15(3): (1977). Saaty, T. L., Decision Making for Leaders: The Analytic Hierarchy For Decision In A Complex World (Decision Making) 3rd edition, Rsw Publishers, San Fransico, Pittsburg, (1999). Sarkar, A., Mohapatra, P. K. J., Evaluation of supplier capability and performance: A method for supply base reduction, Journal of Purchasing and Supply Management, 12(3): (2006). Sarkis, J., Talluri, S., A Model for Strategic Supplier Selection, Proceedings of the 9th international IPSERA Conference, Canada, (2000). Schmitz, J., Platts, K. W., Supplier logistics performance measurement: Indications from a study in the automotive industry, International Journal of Production Economics, 89(2): (2004). Serinkaya, O., Çok Kriterli Karar Destek Sistemi Electre Yöntemleri Üzerine bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, (2001). Shin, H., Collier, D. A., Wilson, D. D., Supply Management Orientation and Supplier / Buyer Performance, Journal of Operations Management, 18: (2000). Smichi-Levi, D., Kaminsky, P., Managing The Supply Chain The Definitive Guide For The Business Professional, McGraw-Hill Professional, New York, 1-2 (2004). Sönmez, M., A review and Critique of Supplier Selection Process and Practices, Occasional Papers Series, 2006(1) (2006).

159 145 Spekman, R. E., Kamauff, J., Spear, J., Towards More Effective Sourcing and Supplier Management, European Journal of Purchasing & Supply Management, 5: 103 (1999). Stadler, H., Kilger, C., Supply Chain Management and Advanced Planning 4th edition, Springer, Hamburg, Germany (2000). Supçiller, A. A., Çapraz, O., AHP-TOPSIS Yöntemine Dayalı Tedarikçi Seçimi Uygulaması, Ekonometri ve İstatistik, 13: 1-22 (2011). Şen, S., Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi Sistemine Ait Bir Karar Destek Modeli Geliştirilmesi ve Uygulama Sonuçlarının Değerlendirilmesi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul (2007). Tahriri, F., Osman, M. R., Ali, A., Yusuff, R. M., Esfandiary, A., AHP approach for supplier evaluation and selection in a steel manufacturing company, Journal of Industrial Engineering and Management, 1(2): (2008). Talluri, S., Sarkis, J., A Model for Performance Monitoring of Suppliers, International Journal Of Production Research, 40(16): 4257 (2002). Talluri, S., Narasimhan, R., Vendor Evaluation with Performance Variability: A Max-Min Approach, European Journal of Operational Research, 146(3): (2003). Tam M. C. Y., Tummala V. M. R., An Application of The AHP in Vendor Selection of a Telecommunications System, OMEGA, 29(2): (2001). Tan, K. C., A Framework of Supply Chain Management Literature, European Journal of Purchasing & Supply Management, 7: 42 (2001). Teng, S. G., Jaramillo, H., A model for evaluation and selection of suppliers in global textile and apparel supply chains, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 35(7): 503 (2005). Ting, S. C., Cho, D. I, An Integrated Approach for Supplier Selection and Purchasing Decisions, Supply Chain Management: An International Journal, 13(2): (2008). Triantaphyllou, E., Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 13-14, 18 (2000). Van Weele, A. J., Purchasing and Supply Chain Management, Analysis, Planing and Practice Third edition, Thomson Learning, London, 199 (2002). Verma, R., Pulman, M. E., An anlysis Of Supplier Selection Process, OMEGA, 26: 740 (1998).

160 146 Vonderemse, M. A., Tracey, M., The Impact of Supplier Selection Criteria and Supplier Involvement on Manufacturing Performance, Journal of Supply Chain Management, (1999). Wadhwa, V., Ravindran R., Vendor Selection in Outsourcing, Computers & Operations Research, 34(12): 2 (2007). Walton, S., V., Gupta, J., N., D., Electronic data interchange for process change in an integrated supply chain, International Journal Of Operations & Production Management, 19(4): 373 (1999). Wang,Y., Lee, H., Generalizing TOPSIS for fuzzy multiple-criteria group decisionmaking, Computers and Mathematics with Applications, 3: 1763 (2007). Waters, C. D. J., Logistics: An Introduction to Supply Chain Management, Palgrave Macmillan, Gordonsville, USA, 7, 14 ( 2003). Weber, C. A., Current, J. R., Benton, C., Vendor selection criteria and methods, European Journal of Operational Research, 50(1): 2-18 (1991). Weber, C. A., Current, J., Desai, A., An optimization approach to determining the number of vendors to employ, Supply Chain Management: An International Journal, 5(2): 90 (2000). Wei, S., Zhang, J., Li, Z. A Supplier Selecting System Using a Neural Network, IEEE International Conference on Intelligent Processing Systems, (1997). Yermen, U., E., SPSS 15.0 Veri Analiz Yöntemleri, İstatistik Merkezi Yayınevi (2007). Yiğin, I. H., Taşkın, H., Cedimoğlu, I. H., Topal, B., Supplier selection: an expert system approach, Production Planning & Control, 18: (2007). Yurdakul, M., İç Y. T., AHP ve Hedef Programlama Yöntemlerinin Sağlayıcı Seçimi Probleminde Kullanılması, XXII. Ulusal YA/EM Kongresi, Gazi Üniversitesi, Ankara (2001). Yurdakul, M., İç Y. T., Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Dergisi, 18(1): 1-18 (2003). Yurdakul, M., İç Y. T., Analysis of the benefit generated by using fuzzy numbers in a TOPSIS model developed for machine tool selection problems, Journal of Materials Processing Technology, 209: (2009).

161 147 Zionts, S., Mcdm-If Not A Roman Numeral Then What?, Interfaces, 9(4): (1979). Zviran, M. A., Comprehensive Methodology for Computer Family Selection, Journal Systems Software, 22: (1993).

162 148 EKLER ÖZGEÇMİŞ

163 EK-1. Ana ve alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği Çizelge 1.1. Ana kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği 149

164 150 EK-1. (Devam) Ana ve alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği Çizelge 1.2. Alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği

165 EK-2. Ana kriterlerin anket verileri Şekil 2.1. Ana kriterlerin değişken değerleri

166 EK-2. (Devam) Ana kriterlerin anket verileri Şekil 2.2. Ana kriterlerin dilsel değişken değerleri

167 153 EK-3. Ana kriterlerin frekans tabloları Çizelge 3.1. Kalite kriterinin frekansları kriter1 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid orta 4 9,5 11,4 11,4 önemli 15 35,7 42,9 54,3 çok önemli 16 38,1 45,7 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge 3.2. Hizmet kriterinin frekansları kriter2 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid orta 2 4,8 5,7 5,7 önemli 18 42,9 51,4 57,1 çok önemli 15 35,7 42,9 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge 3.3. Maliyet ve finans kriterinin frekansları kriter3 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid orta 4 9,5 11,4 11,4 önemli 16 38,1 45,7 57,1 çok önemli 15 35,7 42,9 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge 3.4. Prosedüre uyum kriterinin frekansları kriter4 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 2 4,8 5,7 5,7 orta 13 31,0 37,1 42,9 önemli 17 40,5 48,6 91,4 çok önemli 3 7,1 8,6 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0

168 154 EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları Çizelge 3.5. Kontrata uyum kriterinin frekansları kriter5 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 1 2,4 2,9 2,9 orta 16 38,1 45,7 48,6 önemli 13 31,0 37,1 85,7 çok önemli 5 11,9 14,3 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge 3.6. İletişim sistemi kriterinin frekansları kriter6 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid önemsiz 2 4,8 5,7 5,7 az önemli 10 23,8 28,6 34,3 orta 19 45,2 54,3 88,6 önemli 4 9,5 11,4 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge 3.7. Endüstrideki yeri kriterinin frekansları kriter7 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 3 7,1 8,6 8,6 orta 15 35,7 42,9 51,4 önemli 13 31,0 37,1 88,6 çok önemli 4 9,5 11,4 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge 3.8. Esneklik kriterinin frekansları kriter8 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid orta 4 9,5 11,4 11,4 önemli 17 40,5 48,6 60,0 çok önemli 14 33,3 40,0 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0

169 155 EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları Çizelge 3.9. Teknoloji kriterinin frekansları kriter9 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 1 2,4 2,9 2,9 orta 6 14,3 17,1 20,0 önemli 19 45,2 54,3 74,3 çok önemli 9 21,4 25,7 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge İş yapma isteği kriterinin frekansları kriter10 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 5 11,9 14,3 14,3 orta 20 47,6 57,1 71,4 önemli 10 23,8 28,6 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge Yönetim ve organizasyon kriterinin frekansları kriter11 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 4 9,5 11,4 11,4 orta 24 57,1 68,6 80,0 önemli 7 16,7 20,0 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge Tamir servisi kriterinin frekansları kriter12 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 3 7,1 8,6 8,6 orta 10 23,8 28,6 37,1 önemli 15 35,7 42,9 80,0 çok önemli 7 16,7 20,0 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0

170 156 EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları Çizelge Güvenilirlik kriterinin frekansları kriter13 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 1 2,4 2,9 2,9 orta 7 16,7 20,0 22,9 önemli 18 42,9 51,4 74,3 çok önemli 9 21,4 25,7 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge Tutum kriterinin frekansları kriter14 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid önemsiz 1 2,4 2,9 2,9 az önemli 7 16,7 20,0 22,9 orta 15 35,7 42,9 65,7 önemli 12 28,6 34,3 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge Görüşme sonucu bıraktıkları etki kriterinin frekansları kriter15 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid önemsiz 1 2,4 2,9 2,9 az önemli 7 16,7 20,0 22,9 orta 19 45,2 54,3 77,1 önemli 8 19,0 22,9 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge Paketleme yeteneği kriterinin frekansları kriter16 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 2 4,8 5,7 5,7 orta 10 23,8 28,6 34,3 önemli 21 50,0 60,0 94,3 çok önemli 2 4,8 5,7 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0

171 157 EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları Çizelge İşçi ilişkileri kayıtları kriterinin frekansları kriter17 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid önemsiz 2 4,8 5,7 5,7 az önemli 4 9,5 11,4 17,1 orta 13 31,0 37,1 54,3 önemli 13 31,0 37,1 91,4 çok önemli 3 7,1 8,6 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge Coğrafi yer kriterinin frekansları kriter18 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 6 14,3 17,1 17,1 orta 22 52,4 62,9 80,0 önemli 6 14,3 17,1 97,1 çok önemli 1 2,4 2,9 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge Geçmiş dönemde yapılan iş kriterinin frekansları kriter19 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid önemsiz 1 2,4 2,9 2,9 az önemli 9 21,4 25,7 28,6 orta 18 42,9 51,4 80,0 önemli 7 16,7 20,0 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0 Çizelge Eğitim katkısı kriterinin frekansları kriter20 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid önemsiz 2 4,8 5,7 5,7 az önemli 6 14,3 17,1 22,9 orta 16 38,1 45,7 68,6 önemli 10 23,8 28,6 97,1 çok önemli 1 2,4 2,9 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0

172 158 EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları Çizelge 3.21.Karşılıklı anlaşmalar kriterinin frekansları kriter21 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid az önemli 3 7,1 8,6 8,6 orta 17 40,5 48,6 57,1 önemli 12 28,6 34,3 91,4 çok önemli 3 7,1 8,6 100,0 Total 35 83,3 100,0 Missing System 7 16,7 Total ,0

173 EK-4. Ana kriterlerin korelasyon analizi Çizelge ana kriterlerinin korelasyon değerleri

174 EK-4. (Devam) Ana kriterlerin korelasyon analizi Çizelge ana kriterlerinin korelasyon değerleri

175 161 EK-5. Alt kriterlerin anket verileri Şekil 5.1. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri

176 162 EK-5. (Devam) Alt kriterlerin anket verileri Şekil 5.2. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri

177 163 EK-5. (Devam) Alt kriterlerin anket verileri Şekil 5.3. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri

178 164 EK-5. (Devam) Alt kriterlerin anket verileri Şekil 5.4. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri

179 165 EK-5. (Devam) Alt kriterlerin anket verileri Şekil 5.5. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri