KURUMSAL KAYNAK PLANLAMASI SİSTEMLERİNİN BULANIK AHP VE BULANIK MOORA YÖNTEMLERİYLE SEÇİMİ: ÜRETİM SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Transkript

1 Celal Bayar Üiversitesi CBÜ SOSYAL BİLİMLER DERGİSİ Yıl : 2013 Cilt :11 Sayı :2 KURUMSAL KAYNAK PLANLAMASI SİSTEMLERİNİN BULANIK AHP VE BULANIK MOORA YÖNTEMLERİYLE SEÇİMİ: ÜRETİM SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Kemal VATANSEVER Pamukkale Üiversitesi, Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu, Sermaye Piyasası Bölümü Yrd. Doç. Dr. Meti ULUKÖY Dumlupıar Üiversitesi, Kütahya Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu ÖZ KKP başarılarıı etkileye e öemli faktörlerde biri de yazılım seçimidir. Başarılı bir KKP projesii uygulamak içi firma yapısıa uygu doğru yazılımı seçilmesi gerekmektedir. Yalış bir yazılım seçimi işletmelerde ciddi maliyet ve zama kaybıa ede olduğu gibi işletme faaliyetlerii aksamasıa da ede olmaktadır. Çalışmada üretim sektörüdeki firmaları bekleti ve ihtiyaçlarıa yöelik e uygu yazılım seçimi içi bulaık AHP(Aalitik Hiyerarşi Prosesi) ve bulaık MOORA (Ora Aalizi Temelie Dayalı Çok Amaçlı Optimizasyo) yötemleri bir arada kullaılarak yöeticilere karar desteği sağlaması amaçlamaktadır. Çalışmada üretim sektörü içi e uygu KKP yazılımı seçimi içi bulaık AHP ve bulaık MOORA yötemleri bir arada kullaılmıştır. Çalışmada öcelikle literatürde güveilirliği test edilmiş faktörler belirlemiştir. Karar vericileri görüşleri doğrultusuda oluşturula karar matrisleriyle, kriter ağırlıklarıı belirlemeside bulaık AHP ve alteratifleri değerledirilmeside ise bulaık MOORA yötemleri uygulaarak yöeticilere karar desteği sağlamıştır. Aahtar Kelimeler: Kurumsal Kayak Plalaması (KKP), Bulaık AHP, Bulaık MOORA DETERMINING ENTERPRISE RESOURCE PLANNING SYSTEMS THROUGH FUZZY AHP AND FUZZY MOORA METHODS: AN IMPLEMENTATION ON MANUFACTURING SECTOR ABSTRACT Oe of the most sigificat factors which affects the success of ERP implemetatio is to determie the proper software. To successfully implemet a ERP project, it is a ecessity to determie the proper software compatible with the structure of the eterprise. The implemetatio of a improper software causes a great amout of loss of fuds ad time as well as a disruptio of activities. This study, through the usage of fuzzy AHP (Aalytic Hierarchy Process) ad fuzzy MOORA (multi-objective optimizatio o the basis of ratio aalysis) methods, aims to suggest some solutios o determiig the most proper software based o the expectatios ad eeds of 274

2 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 eterprises active i maufacturig sector. Withi the study, Fuzzy AHP ad fuzzy MOORA methods are used to determie the most proper ERP software for maufacturig sector. Withi this cotext, as the first step the factors whose reliability has bee tested i the literature have bee determied ad the a survey has bee coducted o the decisio-makers. With Decisio support has bee provided for the executives with the decisio matrix formed i accordace with executives opiios, by usig fuzzy AHP method to determie the criteria weight ad fuzzy MOORA method to evaluate the alteratives. Keywords: Etrprise Resource Plaig (ERP), Fuzzy Aalytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP), Fuzzy MOORA GİRİŞ Kurumsal kayak plalaması sistemleri, bilgi tekolojilerideki e öemli gelişmelerde biridir. Bu sistem; satı almada üretime, satış/dağıtımda fiasa, malzeme yöetimide muhasebeye kadar tüm süreçler arasıda uyum ve işbirliği sağlamaktadır (Mabert vd., 2003: 302; Keçek ve Yıldırım, 2010:194). Bu bilgi sistemleri, işletme faaliyetlerii başarılı bir şekilde yürütebilmesi açısıda kritik öeme sahip olduğu ifade edilmektedir (Bayraktar ve Efe, 2006:91). Kurumsal kayak plalaması etegre çözümler suarak kayakları etki ve verimli kullaımıı sağlaya bilgi sistemleridir (Kumar ad Hillsgersberg, 2000: 23). Ayı zamada KKP, tüm foksiyolar arasıda uyum ve işbirliği sağlayarak gerekli ola bilgiye hızlı ve kolay erişim sağlar (Chag, vd., 2008:92). Kurumsal kayak plalaması sistemleri, süreçlerii yeide bu durum işletmelere birçok avataj sağlamaktadır. Bu avatajlarda bazıları; hızlı bilgi paylaşımı sağlamak, süreçler arasıda koordiasyo sağlamak, müşteri memuiyetii arttırmak ve maliyet avatajı sağlamaktır. KKP i işletmelere sağladığı bu avatajlarıı yaıda maalesef KKP uygulama başarı oralarıı oldukça düşük olduğu bilimektedir. Başarıı bu kadar düşük olmasıı edeleride biri, belki de e öemlisi işletme yapısıa uygu sistemi seçilmemesidir. Bu oktada sistem seçimi, başarı içi öemli hale gelmektedir. Literatürü icelediğide KKP sistem seçimii öemli bir kriter olduğu vurgulamaktadır (Jag vd., 2009: 1087; Umble vd., 2003: 247). KKP sistem seçimi, alteratifleri çeşitliliği edeiyle zor ve karmaşık bir sürece sahiptir. KKP yazılım sektörüde olarca yazılımı buluduğu dikkate alıacak olursa, bir işletmei doğru sistemi seçmesi öemli hale gelmektedir (Wei ve Wag, 2004: 161; Karsak ve Özoğul, 2007:2). Başarılı bir KKP sistem seçimi içi öcelikle işletme gereksiimleri dikkate alımalıdır. İşletme gereksiimleri dikkate alımada satı alıacak bir sistemi başarılı olması mümkü olmamaktadır. KKP sistemleri zama ve maliyet açısıda bakıldığıda oldukça pahalı yazılımlardır. KKP sistemi; zama, maliyet, kurulum zorluğu, üretim kaybı ve kayaklar açısıda dikkate alıdığıda geri döüşü olmaya bir yatırım olarak 275

3 Celal Bayar Üiversitesi görülmektedir (Yag vd., 2007: 787; Bueo ve Salmero 2008: 141). Bu açıda bakıldığıda sistem seçimi öemli hale gelmektedir. Literatür icelediğide sistem seçimi içi birçok yötem uygulamaktadır. Bu yötemler tablo 2 de özetlemiştir. Çalışmada firmaları bekleti ve ihtiyaçlarıa yöelik e uygu yazılım seçimi içi bulaık AHP (Aalitik Hiyerarşi Prosesi) ve bulaık MOORA (Ora Aalizi Temelie Dayalı Çok Amaçlı Optimizasyo) yötemleri bir arada kullaılmıştır. I. LİTERATÜR Kurumsal kayak plalaması sistemi bir işletmei performasıı ve gelecekteki rekabetii etkileye kritik bir yatırımdır. Acak iş ortamıı karmaşıklığı, mevcut kayaklardaki sıırlamalar ve KKP alteratiflerideki çeşitlilik KKP yazılım seçimii zor ve karmaşık hale getirmektedir. Özellikle KKP yazılımlarıı yüksek maliyetli olması, potasiyel riskleri ve faydaları göz öüe alıdığıda KKP sistem seçimi öemli hale gelmektedir (Ah ve Choi, 2008:323). So yıllarda KKP yazılımlarıı yayılması ile birlikte ihtiyaca uygu yazılım ürülerii seçmek ve değerledirmek, işletmeler içi zor ve karmaşık hale gelmektedir. Bu durum karar vericilerde karar problemi oluşturmuştur (Li ve ark. 2007:940). Özellikle başarılı bir KKP yazılımıı seçmek ve uygulamak içi, işletme ihtiyaçlarıa uygu ve iş stratejilerii destekleye bir sistem seçmek gerekmektedir (Jag vd., 2009: 1087). KKP yazılım seçimi, işletmei geleceği içi belirleyici rol oyamaktadır. KKP yazılım sektörüde olarca yazılımı buluduğu dikkate alıacak olursa, işletmeler içi e yüksek verimi alacağı yazılımı seçmesi daha da öem kazamaktadır (Wei ve Wag, 2004: 161). Birçok araştırmacı (McLoughli, Rose, & Clark, 1985; Timmreck, 1973; Zahedi, 1985) aşağıdaki beş faktörü yazılım seçimii ve değerledirilmesii zor ve karmaşık hale getirdiğii ifade etmiştir (Li vd., 2007:940) 1.Piyasada çok sayıda yazılım ürüüü buluması 2.Bilişim tekolojilerii sürekli gelişmesi 3.Çeşitli doaım ve yazılım sistemleri arasıdaki uyumsuzluk 4.Yazılımlar arasıda Foksiyoel farklılıkları değerledirmek 5.Kullaıcıları tekik bilgi ve deeyim eksikliği KKP başarısızlığıı altıda yata temel edelerde biri de uygu bir KKP sistemii seçilememesidir. Bu kouda yapıla çalışmalar icelediğide KKP sistem seçimide dikkate alıması gereke faktörler belirlemiştir. Wei ad Wag yaptıkları çalışmada KKP seçim sürecide dikkat edilmesi gereke faktörleri yazılım ve satıcı faktörleri olarak belirtmişlerdir. Çalışmada yazılım seçimide 6 temel 14 alt faktör öerilmiştir. Sistemi temel yazılım faktörleri maliyet, uygulama zamaı, foksiyoellik, kullaım kolaylığı, eseklik ve güveilirlik olarak belirtilmiştir. Sistemi temel satıcı faktörleri ise biliirlik, tekik yeteek ve sürekli hizmet sağlama olarak belirtilmiştir (Wei ve Wag, 2005: 53). 276

4 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 Bezer bir çalışmada, Ah ve Cho, Ev tekstili şirketleride KKP yazılım seçimie yöelik faktörleri belirlemişlerdir. Çalışmada yazılım seçimide 5 temel, 20 alt faktör belirtilmiştir. Sistemi temel yazılım faktörleri; işlevsellik, servis desteği, tekoloji, maliyet ve satıcı olarak belirtilmiştir (Ah ve Cho 2008:325). Teltumbde çalışmasıda, KKP yazılımı seçmek içi yapısal bir çerçeve öererek KKP seçimie yöelik 10 temel faktör belirtmiştir. Bu faktörler stratejik uyum, tekoloji, değişim yöetimi, risk, uygulaabilirlik, iş işlevselliği, satıcı kimlik, eseklik, maliyet ve faydadır (Teltumbde, 2000: ). Bueo ve salmero çalışmalarıda ise fuzzy yötemii kullaarak KKP yazılımı seçimide dikkate alıması gereke 17 faktör belirlemişlerdir. Bu faktörler edüstri çözümleri uygulama imkaı, sistem güveilirliği, etegrasyo, güveilirlik, modülerlik, mevcut sisteme KKP uyarlama ihtiyacı, KKP sistemii zamaıda bilgi suma yeteeği, sezgi, yazılım maliyeti, daışma ücreti, bakım masrafları, gereksiimleri, uzma ekip gereksiimleri, yüksek ortalama uygulama süresi, parametre karmaşıklığı, plalaması, esel kavramları taımlama imkaıdır (Bueo vesalmero, 2008:141). Asla ve arkadaşlarıı yaptıkları çalışmada Delphi ve Shao Etropi yaklaşımıı kullaarak, KKP yazılım seçimi üzerie etkili ola faktörleri belirlemişlerdir. Çalışmada bu faktörler 3 temel, 15 alt faktörde oluşmuştur. Temel faktörler; maliyet, ürü kalitesi, satıcı olarak belirlemişlerdir (Asla vd :516). Baki ve Çakar çalışmalarıda KKP uygulamalarıda başarılı olmak içi, doğru yazılımı seçilmesi gerektiğii ve seçile yazılım paketii etki kullaılması gerektiğii ifade etmişlerdir. Ayrıca çalışmada literatür icelemesi ve yöeticiler ile görüşmeler soucuda, KKP yazılım seçimi içi 17 seçim faktörü belirtmişlerdir (Baki ve Çakar, 2005:84) Üal ve Güer çalışmalarıda Aalitik Hiyerarşi Sürecii (AHP) kullaarak giyim sektörüde e iyi KKP tedarikçi seçimi faktörlerii belirlemeye çalışmışlardır. Yazarlar bu faktörleri tespit edebilmek içi firma yöetici ve uzmalarıda faydalamışlardır. Çalışmada KKP yazılım seçimi içi 9 faktör belirtilmiştir. Bu faktörler; işlevsellik; uygulama yaklaşımı, destek, maliyet, güveilirlik, deeyim, eseklik, müşteri odaklılık ve gelecek stratejisidir (Üal ve Güer, 2008:243). Perçi çalışmasıda ANP yaklaşımıı kullaarak KKP yazılım seçimi içi 2 temel 12 alt faktör belirtmiştir. Yazar temel faktörleri; yazılım ve satıcı faktörleri olarak belirtmiştir. Yazılım alt faktörlerii ise İşlevsellik, Stratejik, Eseklik, Kullaım kolaylığı, Uygulama süresi, Toplam maliyet ve Güveilirliktir (Perçi, 2008:636). Kumar ve arkadaşlarıı yaptıkları çalışmada, KKP yazılım ve tedarikçi seçim faktörleri belirtilmiştir. Bu faktörler, foksiyoellik, güveilirlik, orgaizasyo sistemleri ile uyum, etegrasyo, satıcı uvaı, diğer sistemlerle 277

5 Celal Bayar Üiversitesi uyum, satıcı destek, özelleştirme kolaylığı, versiyo yükseltme, düşük maliyeler ve iş süreçleri ile uyum olarak belirtilmiştir (Kumar, vd., 2003:797). KKP seçim kriterleri ile ilgili literatür taraması soucu Tablo 1 de özetlemektedir. Tablo 1: KKP seçim kriterleri Teltu mdbe (2000) ılla et al. (2000) Kumar et al. (2003) Wei et al. (2005) Baki ad Cakar (2005) Ah ad Choi, (2008) Üal ad Güer (2008) Bueo ad Salmer o (2008) Perçi (2008) Karsak ad Ozogul (2009) Li et al. (2011) Foksiyoellik * * * * * * * * * * Toplam * * * * * * * * * * Maliyet Sistem * * * * * * * * * Esekliği Sistem * * * * * * * * Güveilirliği Etegrasyo * * * * * * Uyarlama * * * * Süresi İşlem * * * * * Kolaylığı Modülerlik * Daışmalık * * * Hizmeti Servis Desteği * * * * * * * * Satıcı Uvaı * * * * * Stratejik * * * * * Uyum Satıcı * * * * Referas Risk * KKP sistem seçimide kullaıla yötemler ilgili literatür taraması soucu Tablo 2 de özetlemektedir. Tablo 2: KKP sistem seçimide kullaıla yötemler SEÇİM YÖNTEM Teltumbe (2000) KKP Sistem AHP ad Nomial Group Techique Illa et al. (2000) KKP Sistem SHERPA Kumar et al. (2003) KKP Sistem AHP Wei et.al.(2005) KKP Sistem AHP Ah ad Choi, (2008), KKP Sistem AHP (SİAHP) Üal ad Güer(2008) KKP Sistem AHP Bueo ad Salmero (2008) KKP Sistem Fuzzy Cogitive Map Mexas et al. (2012) 278

6 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 Perçi (2008) Karsak ad Ozogul (2009) Yazga et al.(2009) Cebeci (2009) Li et al. (2011) KKP Sistem KKP Sistem KKP Sistem KKP Sistem KKP Sistem Aalytic Network Process (ANP) Quality Fuctio Deploymet (QFD), Fuzzy Liear Regressio Artificial Neural Network ad ANP Fuzzy AHP Aalytic Network Process (ANP) ad TOPSİS II. METODOLOJİ Küreselleşme süreciyle birlikte işletme faaliyetlerii e çok etkileye faktörleri başıda rekabet ve belirsizlik gelmektedir. İşletmeler belirsizliği hakim olduğu rekabet koşullarıda yaşam savaşı vere birimler halie gelmiştir. Belirsizlik ve rekabeti etki olduğu piyasalarda, işletmeleri başarıları ve süreklilikleri aldıkları kararları doğruluğu ve güveilirliği ile ilgilidir. Karar verme kısaca alteratifler arasıda seçim süreci olarak taımlamaktadır. Acak iş düyasıda gerek karar sürecide alteratifleri fazlalığı ve gerekse de alıacak kararı etkileye kriterleri çok olması karar sürecii karmaşık hale getirmektedir. Bu koşullar altıda işletmeler içi karar sürecide geleeksel karar verme tekikleri yerie bulaık çok kriterli karar verme tekiklerii kullaımı öerilmektedir. Çalışmada KKP yazılımı seçimi problemii çözümüde bulaık AHP ve bulaık MOORA yaklaşımları bir arada kullaılmıştır. İlgili literatüre dayalı olarak tespit edile kriterleri ağırlıklarıı belirlemeside bulaık AHP yaklaşımı ve alteratifleri değerledirilmesi aşamasıda ise bulaık MOORA yaklaşımlarıda yararlaılmıştır. A. Bulaık Küme ve Bulaık Sayılar Bulaık küme kavramı ilk kez 1965 te Zadeh tarafıda ortaya atıla bir kavramdır. Oa göre bulaık küme, sürekli üyelik derecesie sahip bir amaçlar sııfıdır. Her bir amaca 0 ile 1 arasıda bir üyelik derecesii atadığı, üyelik foksiyolarıyla karakterize edile bir kümedir (Zadeh, 1965:338). Bulaık kümeler elemaları spesifik kümelere üyelik derecelerii betimlemek içi öerilir. Eşleştirme foksiyou gibi karakteristik foksiyolar kullamak yerie, evresel küme X deki bir bulaık alt küme A ~, ou üyelik foksiyou ola x A ~ şeklide taımlaabilir. ~ A x, ~ x x X, A Burada x X elemaları evresel kümeye ait olduklarıı ifade eder; ~ x : X 0,1 (Tzeg ve Huag, 2011:7) A Literatür icelediğide e sık kullaıla bulaık sayıları üçgesel ve yamuk bulaık sayılar olduğu görülmektedir. Çalışmada da kullaıla üçgesel bulaık sayılar özelikle hesaplama kolaylığı açısıda e sık tercih edileidir. 279

7 Celal Bayar Üiversitesi Üçgesel bulaık sayılar (l, m, u) şeklide ifade edilebilir. Üyelik foksiyou x: R 0, 1 ise; M x l, x l, m, m l m l x u M x, x m, u, m u m u 0, diger, (1) Buradal m u, l ve u sırasıyla küçük ve büyük değerleri ifade ederke m ise orta değeri temsil etmektedir. M 1 ve M 2 gibi iki üçgesel bulaık sayı; M 1 =(l 1, m 1, u 1 ) ve M 2 = (l 2, m 2, u 2 ) şeklide ifade edilebilir. Bu sayılara ilişki operasyoel kurallar aşağıdaki gibidir: l1, m1, u1 l 2, m2, u2 1. l1 l2, m1 m2, u1 u2, l1, m1, u1 l 2, m2, u2 2. l l, m m, u u ,, l, m, u l, m, u , R 1 4. l, m, u 1/ u,1/ m,1 l 1 (Chag, 1996:650) (2) B. Bulaık AHP Çok kriterli karar verme yaklaşımlarıda biri Aalitik Hiyerarşi Süreci (AHP) dir. Aalitik hiyerarşi süreci geel bir ölçme teorisidir. AHP, çok kriterli karar verme, plalama ve kayak dağıtımı ve alaşmazlıkları çözülmeside kullaıla e geiş uygulamadır (Saaty ve Vargas, 2000:2). Saaty tarafıda ortaya atıla AHP, çok itelikli, çok taraflı ve çoklu döemli yapısal problemleri hiyerarşik olarak çözümüü kolaylaştıra bir yötemdir. Her e kadar amacı uzma bilgilerii değerledirmek olsa da, klasik AHP yötemi, isa düşüme şeklideki belirsizliğe cevap verememektedir. Buda dolayı bu tip problemleri çözümü içi bulaık AHP öerilmektedir (Büyüközka ve Çiftçi, 2012:2344). Saaty tarafıda öerile yaklaşımda karar vericiler ikili karşılaştırma yaparke 1-9 öem skalasıdaki kesi değerleri kullamak zorudadırlar. Acak gerçek hayattaki olaylar karşısıda kesi değerlerle karar vermek her zama mümkü değildir. Bulaık AHP yaklaşımı kesi değerlerle çalışmak yerie belirli aralıklardaki değerlerle yargıda bulumaya olaak sağladığı içi karar vericiler açısıda da oldukça etkili bir yötemdir. Karar vericiler kriter ve alteratifleri değerledirdikleride kesi sayıları yaıda doğal dilsel vurguları da kullaırlar. Bu sebeple, bulaık AHP / 280

8 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 yötemi etkileyici bir şekilde isa düşücelerie ve algılarıa bezemektedir. Bu edele de birçok farklı araştırmacı tarafıda sistematik olarak kullaılmıştır (Heo vd., 2007:2215). Belirsizliği karar süreci üzerideki etkilerii azaltmak amacıyla seçim sürecide bulaık AHP tekiği sıklıkla kullaılmaktadır. Bulaık AHP tekiği; tedarikçi seçimi ve tedarikçi değerledirilmeside (Su, 2010; Xia ve Wu, 2007; Chamodrakas ve Martakos, 2010; Krishedu, Shakar, Yadav ve Thakur, 2012; Kılıçcı ve Öal, 2011; Lee, 2009); ulusal R&D şirketlerii performaslarıı değerledirilmeside (Jyoti ve Deshmukh, 2008); optimal hastae bölgesii seçimide (Aydı ve Arsla, 2010); mimari tasarım hizmetlerii değerledirilmeside (Li ve Che, 2009); proje seçim kararlarıda (Eea ve Piazza, 2004); tedarik ziciride bilgi paylaşım kararlarıı faydasıı değerledirilmeside (Perçi, 2008); pazarlama stratejilerii seçimide (Mohaghar, Fathi, Zarchi ve Omidia, 2012); persoel seçim problemleride (Gügör, Serhadlıoğlu ve Kese, 2009); sağlık sektörüde hizmet kalitesii stratejik aalizide (Büyüközka, Çiftçi ve Güleryüz, 2011); silah seçim kararları (Dağdevire, Yavuz ve Kılıç, 2009) gibi birbiride çok farklı bir çok alada yaygı olarak kullaılmaktadır. Çalışmada kriterleri ağırlıklarıı belirlemeside kullaıla bulaık AHP yaklaşımıı işleyişi şu şekildedir: 1. Aşama: Karar vericileri görüşleri doğrultusuda ikili karşılaştırma matrisleri hazırlaır. 1 a~ ~ 1 ~ ~ a a12 a 1 1 ~ ~ ~ ~ ~ a 1... a 1/ a 1 12 a 2 2 A ~ ~ ~ ~ a 1 1/ 1 1/ a2 a a ~ ~ ~ ~ ~ ~ 1, 3, 5, 7, 9 i kriteri j kriterie göre göreli olarak daha öemlidir 1, i j ~ 1 ~ 1 ~ 1 ~ 1 ~ 1, 3, 5, 7, 9 i kriteri j kriterie göre göreli olarak daha az öemlidir a 1 Karar vericiler kriterleri değerledirirke tablo 2 deki ölçekte yararlaırlar. 281

9 Celal Bayar Üiversitesi Tablo 2: Değerledirmede Kullaıla Dilsel Değişkeleri Üçge Bulaık Sayı Türüde Karşılıkları Dilsel Değişke Üçgesel Bulaık Ölçek Üçgesel Bulaık Karşılık Ölçeği Eşit (1,1,1) (1/1, 1/1, 1/1) Orta (2,3,4) (1/4, 1/3, 1/2 ) Güçlü (4,5,6) (1/6, 1/5, 1/4 ) Çok Güçlü (6,7,8) (1/8, 1/7, 1/6) Kesilikle (8,9,9) (1/9, 1/9, 1/8) Tercih Edilir 2. Aşama: Setetik ikili karşılaştırma matrisii oluşturulmasıda Buckley (1985) i öerdiği geometrik ortalama tekiği kullaılarak bulaık geometrik ortalamalar ve her bir kriteri bulaık ağırlıkları buluur: ~ 1/ r i a~ i1 a~ a~ i ~ ~ ~ ~ ~ wi ri r1 ri r (3) 1 (4) 3. Aşama: So aşamada bir öceki aşamada elde edile bulaık kriter ağırlıkları durulaştırılarak e iyi bulaık olmaya performas değeri (BNP-Best Nofuzzy Performace Values) hesaplaır. Durulaştırma işlemide ise hesaplama kolaylığı açısıda ala merkezi yötemi (COA-Ceter of Area) kullaılmıştır. BNPwi U wi Lwi M wi Lwi / 3 Lwi (5) Deklemde L wi, M wi, U wi değerleri üçgesel bir bulaık sayı içi sırasıyla küçük, ortaca ve büyük değerleri temsil etmektedir (Hsieh vd., 2004: ; Su, 2010:7747). C. Bulaık MOORA İlk kez Brauers ve Zavadskas (2006) tarafıda uygulaa MOORA tekiği orasal aalize dayalı çok amaçlı optimizasyo tekiğidir. AHP, TOPSİS, Electre, Vikor vb. gibi diğer çok kriterli karar verme tekiklerie azara çok yei bir tekik olmakla birlikte so yıllarda literatürde kedie yer edimiştir. Tablo 3 MOORA tekiğii hesaplama zamaı, basitlik, matematiksel işlemleri miktarı, güveilirlik ve aalizlerde kullaıla veri türleri açısıda diğer çok kriterli karar verme tekikleriyle karşılaştırmasıı göstermektedir. (Brauers ve Zavadskas, 2012:5) 282

10 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 Tablo 3: Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Tekiklerii Karşılaştırılması ÇKKV Tekikleri Hesaplama Zamaı Basitlik Matematik İşlemleri Güveilirlik Veri Türü MOORA Çok az Çok Miimum İyi Nicel basit AHP Çok fazla Çok Maksimum Zayıf Karışık kritik TOPSIS Orta Orta Orta Orta Nicel Kritik VIKOR Az Basit Orta Orta Nicel ELECTRE Fazla Orta Orta Orta Karışık Kritik PROMETHEE Fazla Orta Kritik Orta Orta Karışık Diğer çok kriterli karar verme tekiklerie göre yei olmakla birlikte MOORA tekiği; e iyi müteahhit firma seçimide (Brauers vd., 2008), geçiş ekoomileride özelleştirme uygulamalarıı değerledirilmeside (Brauers ve Zavadskas, 2006), e iyi yol tasarım alteratifii belirlemeside (Brauers vd., 2008), geçiş ekoomileride proje yöetim kararlarıda (Brauers ve Zavadskas, 2010), bialarda ısı kaybıa karşılık farklı pecere ve duvar tasarım alteratiflerie karar vermede (Kracka vd., 2010), farklı tarımsal faaliyetleri etkiliklerii sıralamasıda (Balezetis, 2011), zeki üretim sistemlerii seçimide (Madal ve Sarkar, 2012), tedarik ziciri stratejisi seçimide (Dey vd., 2012), persoel seçimide (Balezetis vd., 2012), kablosuz ağları seçimide (Archaa ve Sujatha, 2012) ve e uygu oturma odası koşullarıa karar verme (Kalibatas ve Turkis, 2008) gibi farklı alalarda kullaılmıştır. Çalışmada alteratifleri değerledirilip sıralamalarıı belirlemeside kulladığımız bulaık MOORA tekiğii işleyişi ise şu şekildedir; 1. Aşama: Üçgesel üyelik foksiyoları kullaarak, karar vericileri görüşleri doğrultusuda bulaık karar matrisii hazırlaması. l m l m l m x11, x11, x11 x12, x12, x12 x1, x1, x1 l m l m l m x21, x21, x21 x22, x22, x22 x2, x2, x2 X l m l m l m xm 1, xm 1, xm 1 xm2, xm2, xm2 xm, xm, xm l m Matriste x, x, x değerleri; j. kriter açısıda i. alteratif içi üçgesel bir üyelik foksiyoudaki sırasıyla küçük, orta ve büyük değerlere sahip bulaık sayıları ifade etmektedir. Karar vericiler bulaık karar matrisii oluşumuda tablo 4 deki ölçekte yararlamışlardır. 283

11 Celal Bayar Üiversitesi Tablo 4. Alteratifleri Değerledirilmeside Kullaıla Dilsel Değişkeler Dilsel Değişke Üçgesel Bulaık Sayılar Çok Zayıf (0, 0, 1) Zayıf (0, 1, 3) Orta Zayıf (1, 3, 5) Orta (3, 5, 7) Orta İyi (5, 7, 9) İyi (7, 9, 10) Çok İyi (9, 10, 10) 2. Aşama: Vektör ormalizasyou ile ormalize bulaık karar matrisi oluşturulur. l l x r (6) m l 2 m 2 2 x x x r m r i1 m l 2 m 2 2 x x x i 1 x m m l 2 m 2 2 x x x i1 x 3. Aşama: Ağırlıklı ormalize bulaık karar matrisi oluşturulur. l l v w r (9) m j m jr jr v w (10) v w (11) 4. Aşama: Fayda ve maliyet kriterleri açısıda her bir alteratifi sıralamaları hesaplaır. Fayda kriteri içi; l l max si v j J (12) s s m i i j 1 m j 1 j 1 v v j J j J max max (7) (8) (13) (14) 284

12 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 Maliyet kriteri içi; s s s l i m i i v j 1 j 1 l v v j 1 m j J j J j J mi mi mi (15) (16) (17) 5. Aşama: Her bir alteratifi performas ideksi yai performas puaları oluşturulur. Buu içi, vertex metodu kullaılarak alteratifler içi fayda ve maliyet kriter değerleri durulaştırılır. 1 l l 2 m m 2 2 Si si, si s i si si si si si (18) 3 6. Aşama: Performas ideks rakamlarıa göre alteratifler sıralaır. E yüksek performas ideks puaıa sahip alteratif tercih edilmesi gereke seçeektir. (Karade ve Chakraborty, 2012:15-16) III. UYGULAMA Çalışmada üretim sektörüde faaliyette bulua x işletmesi (Düya çelik tel üretimi lideri ola işletme başta otomotiv, işaat, eerji ve tarım sektörü olmak üzere birçok sektörü çelik tel ihtiyacıı karşılamaktadır.) düya çapıda çalışaı ve 120 ülkeye ihracatı ola, sektörde güçlü yapıya sahip bir işletmedir. KKP yazılımı seçim problemi, çok kriterli karar verme tekikleride bulaık AHP ve bulaık MOORA yötemleri bir arada kullaılarak çözülüp karar vericilere yardımcı olacak souçlara ulaşmak hedeflemiştir. Firmaı üretim, muhasebe ve fias departmalarıı yöeticileriyle yapıla görüşmelerde KKP yazılımlarıı seçimie ilişki literatür hakkıda bilgi verilip, yazılımda bekletileri doğrultusuda yazılım seçim kararlarıı öemli boyutta etkileye kriterler toplam maliyet, foksiyoellik, sistemi esekliği, sistemi güveilirliği, uygulama zamaı ve kullaım kolaylığı şeklide belirlemiştir. Firma yazılım seçimii etkileye bu kriterleri göz öüde buludurarak SAP, Oracle, Logo, Netsis ve Ias KKP yazılımlarıda bir taesii seçmek istemektedir. Problemi hiyerarşik yapısı Şekil 1 de olduğu gibidir. 285

13 Celal Bayar Üiversitesi Şekil 1: Problemi Hiyerarşik Yapısı Çalışmada KKP yazılımı seçimie ilişki kriter ağırlıklarıı belirlemeside bulaık AHP tekiğide yararlaılmıştır. Firmaı üretim, muhasebe ve fias departmaı yöeticileride oluşa karar vericileri seçim kriterlerie ilişki verdikleri cevaplar tablo 2 deki üçgesel bulaık sayılar kullaılarak değerledirilmiş ve Buckley (1985) i geometrik ortalama yötemie göre bulaık karar matrisi aşağıdaki gibi oluşturulmuştur. Tablo 5: Kriterleri İkili Bulaık Karşılaştırma Matrisi Eşitlik 3 kullaılarak her bir kriter grubu içi bulaık ağırlıklar elde edilir. ~ r a~ a~ a~ a~ a~ a ~ 1/ * 4,1602 * *1 1/, 1*5,2776 * *1,1187 1/, 1*6,3496 * *1, , , ~ 1/ r 6 1 Ayı işlem diğer kriterler içi de yapıldığıda; 286

14 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 ~ r , , ~ r , , ~ r , , ~ r , , ~ r , , Eşitlik 4 kullaılarak da her bir kriteri ağırlığı hesaplaır. ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 1 w1 r1 r1 r2 r3 r4 r5 r6 1/ , , , / , 1/ , , Bezer şekilde diğer kriter ağırlıkları da şu şekildedir; w~ , , w~ , , w~ , , w~ , , w~ , , So aşamada ise eşitlik 5 kullaılarak bir öceki aşamada elde edile bulaık kriter ağırlıkları ala merkezi yötemiyle durulaştırılarak e iyi bulaık olmaya performas değerleri elde edilir. BNP U L M L 3 L w1 w1 w1 w1 w1/ w Diğer kriterleri performas değerleri de şöyledir; BNP BNP BNP BNP w2 w3 w4 w / BNPw Kriterlere ilişki ağırlıkları bulaık AHP yaklaşımıyla bulumasıda sora alteratifleri değerledirilmesi içi bulaık MOORA yaklaşımı kullaılmıştır. Karar vericileri görüşleri doğrultusuda tablo 4 deki üçgesel 287

15 Celal Bayar Üiversitesi bulaık sayılar kullaılarak oluşturula, KKP yazılım seçimie ilişki bulaık karar matrisi Tablo 6 da olduğu gibidir. Tablo 6: KKP Yazılım e İlişki Bulaık Karar Matrisi Maliyet Uygulama Zamaı Foksiyoellik Kullaım Kolaylığı Eseklik Güveilirlik Sap 0,0000 0,0000 2,4662 4,7177 6,8041 8,5726 7,6117 9, ,0000 5,7388 7,6631 8,8790 9, , ,0000 8,2768 9, ,0000 Oracle 0,0000 1,4422 3,5569 1,9129 4,3267 6,2996 5,0000 7,0000 9,0000 4,7177 6,8041 8,5726 7,0000 9, ,0000 6,2573 8,2768 9,6549 Logo 4,2172 6,2573 8,2768 5,5934 7,6117 9,3217 4,7177 6,8041 8,5726 7,6117 9, ,0000 6,8041 8,5726 9,6549 7,6117 9, ,0000 Ias 3,9791 6,0822 7,8837 4,7177 6,8041 8,5726 4,7177 6,8041 8,5726 4,7177 6,8041 8,5726 6,8041 8,5726 9,6549 5,5934 7,6117 9,3217 Netsis 4,2172 6,2573 8,2768 3,5569 5,5934 7,6117 4,2172 6,2573 8,2768 6,2573 8,2768 9,6549 6,2573 8,2768 9,6549 4,7177 6,8041 Eşitlik 6,7,8 yardımıyla vektör ormalizasyou yaparak ormalize 8,5726 bulaık karar matrisii elde ederiz. Tablo 7: Normalize Bulaık Karar Matrisi Maliyet Uygulama Zamaı Foksiyoellik Kullaım Kolaylığı Eseklik Güveilirlik Sap 0,0000 0,0000 0,1254 0,1888 0,2724 0,3431 0,2676 0,3277 0,3515 0,1913 0,2554 0,2959 0,2668 0,2965 0,2965 0,2584 0,3015 0,3123 Oracle 0,0000 0,0733 0,1809 0,0766 0,1732 0,2522 0,1758 0,2461 0,3164 0,1572 0,2268 0,2857 0,2075 0,2668 0,2965 0,1954 0,2584 0,3015 Logo 0,2145 0,3182 0,4209 0,2239 0,3047 0,3731 0,1658 0,2392 0,3013 0,2537 0,3107 0,3333 0,2017 0,2541 0,2862 0,2377 0,2911 0,3123 Ias 0,2024 0,3093 0,4009 0,1888 0,2724 0,3431 0,1658 0,2392 0,3013 0,1572 0,2268 0,2857 0,2017 0,2541 0,2862 0,1747 0,2377 0,2911 Netsis 0,2145 0,3182 0,4209 0,1424 0,2239 0,3047 0,1482 0,2199 0,2909 0,2085 0,2758 0,3218 0,1855 0,2454 0,2862 0,1473 0,2125 0,2677 Ağırlıklar 0,2689 0,0205 0,0595 0,0007 0,0003 0,1503 Bulaık AHP yaklaşımı kullaılarak elde ettiğimiz ağırlıklarla ormalize bulaık karar matrisii elemaları eşitlik 9,10 ve 11 yardımıyla hesaplaarak ağırlıklı ormalize bulaık karar matrisi elde edilir. Tablo 8: Ağırlıklı Normalize Bulaık Karar Matrisi Maliyet Uygulama Zamaı Foksiyoellik Kullaım Kolaylığı Eseklik Güveilirlik Sap 0,0000 0,0000 0,0323 0,0317 0,0457 0,0575 0,0536 0,0656 0,0704 0,0182 0,0243 0,0281 0,0226 0,0251 0,0251 0,0609 0,0711 0,0736 Oracle 0,0000 0,0189 0,0467 0,0128 0,0290 0,0423 0,0352 0,0492 0,0633 0,0149 0,0215 0,0271 0,0176 0,0226 0,0251 0,0461 0,0609 0,0711 Logo 0,0553 0,0821 0,1086 0,0375 0,0511 0,0626 0,0332 0,0479 0,0603 0,0241 0,0295 0,0317 0,0171 0,0215 0,0242 0,0560 0,0686 0,0736 Ias 0,0522 0,0798 0,1034 0,0317 0,0457 0,0575 0,0332 0,0479 0,0603 0,0149 0,0215 0,0271 0,0171 0,0215 0,0242 0,0412 0,0560 0,0686 Netsis 0,0553 0,0821 0,1086 0,0239 0,0375 0,0511 0,0297 0,0440 0,0582 0,0198 0,0262 0,0306 0,0157 0,0208 0,0242 0,0347 0,0501 Sorasıda ise eşitlik ile fayda ve maliyet kriterleri açısıda her 0,0631 bir alteratifi sıralamaları elde edilip, eşitlik 18 yardımıyla da her bir alteratifi performas puaları elde edilir. Tablo 9: KKP Yazılımlarıı Performas Sıralamaları S+ S S Sıralama Sap 0,1552 0,1860 0,1972 0,0317 0,0457 0,0899 0, Oracle 0,1137 0,1543 0,1866 0,0128 0,0480 0,0889 0, Logo 0,1304 0,1675 0,1898 0,0929 0,1332 0,1711 0, Ias 0,1064 0,1470 0,1803 0,0839 0,1254 0,1609 0, Netsis 0,0999 0,1411 0,1761 0,0792 0,1196 0,1596 0,0197 Tablo 9 da görüldüğü gibi 5 yazılım alteratifi arasıda e yüksek 5 sıralama puaıa sahip ola seçeek SAP dir. Ou Oracle, Logo, Ias ve Netsis 288

16 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 seçeekleri takip etmektedir. Firma e yüksek puaa sahip SAP yazılımıı tercih etmelidir. IV. Souç ve Öeriler So döemlerde bilgi ve tekolojideki gelişim firmaları da etkisi altıa almıştır. Özellikle rekabeti yoğu yaşadığı güümüzde firmaları ayakta kalabilmelerii yolu bilgi ve tekolojiye sahip olmak ve bu tekolojiyi etkili kullamaktır. Firmalar kayaklarıı verimli yöetmek, müşteri memuiyetii arttırmak, maliyetii düşürmek ve pazara payıı korumak veya pazar payıı arttırmak içi KKP yazılımlarıa ihtiyaç duymaktadır. Bu oktada doğru KKP yazılımıı seçmek öem arz etmektedir. KKP sistem seçimii araştırdığımız çalışmada kurumsal kayak plalaması yazılım seçimii etkileye kriterler ilgili literatür ve karar vericileri görüşleri doğrultusuda; toplam maliyet, foksiyoellik, sistemi esekliği, sistemi güveilirliği, uygulama zamaı ve kullaım kolaylığı şeklide belirlemiştir. Çalışma soucuda 5 yazılım alteratifi arasıda e yüksek sıralama puaıa sahip ola 0,1245 ile SAP olduğu görülmektedir. İkici sırada ise 0,1017 sıralama puaı ile Oracle yazılımı gelmektedir, üçücü sırada 0,0313 sıralama puaı ile Logo yazılımı olurke, dördücü sırada 0,0212 sıralama puaı ile Ias yazılımı ve so olarak beşici sırada ise 0,0197 sıralama puaı ile Netsis yazılımı gelmektedir. Bu souçlara göre Firma e yüksek sıralama puaıa sahip SAP yazılımıı tercih etmelidir. Özellikle SAP yazılımı firmaı bekletilerii dikkate ala bir yapı sumaktadır. Toplam maliyet, foksiyoellik, eseklik, güveilirlik, uygulama zamaı ve kullaım kolaylığı açısıda diğer yazılımlara göre daha fazla avataj sağladığı soucua varılmıştır. Çalışmada KKP yazılımı seçim problemi çok kriterli karar verme tekikleride bulaık AHP ve bulaık MOORA yaklaşımları bir arada kullaılarak değerledirilmiştir. Firmaı KKP yazılımı alırke öem verdiği kriterler bulaık AHP yaklaşımıyla ağırlıkladırılmış ve alteratifleri değerledirilmeside ise bulaık MOORA yaklaşımı öerilmiştir. Çalışmada modelleri bulaıklaştırılarak kullaılmasıı edei belirsizliği alıacak kararlar üzerideki olumsuz etkisidir. Bulaık modeller, karar vericilere belirli aralıklar arasıda hareket olaağı sağladığı içi belirsizlikle mücadelede daha etki ve esek bir yapı sumaktadırlar. Rekabet ve belirsizliğe dayalı güümüz piyasa koşullarıda firmaları ayakta kalabilmeleri hızlı ve doğru karar alabilmelerie bağlıdır. Çok kriterli karar verme yaklaşımları yöeticilere karar desteği sağlamaktadır. Buda soraki çalışmalarda farklı çok kriterli karar verme yötemleri ayrı ayrı veya beraber kullaılarak souçlar karşılaştırılabilir. KAYNAKLAR AHN, B. S, ve CHOI S. H. (2008), ERP System Selectio Usig a Simulatio-Based AHP Approach: A Case of Korea Homeshoppig Compay, Joural of the Operatioal Research Society, Sayı: 59, s

17 Celal Bayar Üiversitesi ARCHANA, M. ad SUJATHA, V. (2012), Applicatio of Fuzzy Moora ad GRA i Multi Criterio Decisio Makig Problems, Iteratioal Joural of Computer Applicatios, Sayı: 53(9), s AYDIN, Ö. Ve ARSLAN, G., (2010), Optimal Hospital Locatio With Fuzzy AHP, The Busiess Review Cambridge,Sayı: 15, s BAKİ, B. ve ÇAKAR, K., (2005), Determiig the ERP packageselectig criteria ThecaseofTurkish maufacturig compaies, Busiess Process Maagemet Joural, Sayı: 11(1), s BAYRAKTAR, Erka; EFE, Mehmet, (2006), Kurumsal Kayak Plalaması (ERP)Kurulum Süreci: Kritik Başarı Faktörleri, Yöetim Bilimleri Dergisi, Sayı: 4, (2) s BALEZANTİS, A.; BALEZANTİS, T. ve BRAUERS, W.K.M. (2012), Multimoora-FG: A Multi-Objective Decisio Makig Method for Liguistic Reasoig with a Applicatio to Persoel Selectio, Iformatica, Sayı: 23(2), s BALEZENTİS, T., (2011), A Farmig Efficiecy Estimatio Model Based o Fuzzy Multimoora, Maagemet Theory ad Studies for Rural Busiess ad Ifrastructure Developmet, Sayı: 5(29), s BUENO, S. ve SALMERON L. J., (2008), Fuzzy modelig Eterprise Resource Plaig tool selectio, Computer Stadards & Iterfaces, Sayı: 30, s BÜYÜKÖZKAN, G. ve ÇİFTÇİ, G., (2012), A Combied Fuzzy AHP ad Fuzzy TOPSİS Based Strategic Aalysis of Electroic Service Quality i Healthcare Idustry, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 39, s BÜYÜKÖZKAN, G.; ÇİFTÇİ, G. ve GÜLERYÜZ, S., (2011), Strategic Aalysis of Healthcare Service Quality Usig Fuzzy AHP Methodology, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 38, s BRAUERS, W.K.M. ad ZAVADSKAS, E.K. (2006), The Moora Method ad Its Applicatio to Privatizatio i a Trasitio Ecoomy, Cotrol ad Cyberetics, Sayı: 35(2), s BRAUERS, W.K.M. ve ZAVADSKAS, E.K. (2012), Robustess of Multimoora: A Method for Multi-Objective Optimizatio, Iformatica, Sayı: 23(1), s BRAUERS, W.K.M.; ZAVADSKAS, E.K.; Turskis, Z. ve VİLUTİENE, T. (2008), Multi-Objective Cotractor s Rakig by Applyig the Moora Method, Joural of Busiess Ecoomics ad Maagemet, Sayı: 9(4), s BRAUERS, W.K.M.; ZAVADSKAS, E.K.; Peldschus, F ve TURSKİS, Z. (2008), Multi-Objective Decisio Makig for Road Desig, Trasport, Sayı: 23(3), s BRAUERS, W.K.M. ve ZAVADSKAS, E.K. (2010), Project Maagemet by Multimoora as a Istrumet for Trasitio Ecoomies, 290

18 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 Techological ad Ecoomic Developmet of Ecoomy Baltic Joural of Sustaiability, Sayı: 16(1), s CHANG, D.Y. (1996), Applicatio of the Extet Aalysis Method o Fuzzy AHP, Europea Joural of Operatioal Research, Sayı: 95, s CHANG, Ma-Kit; CHEUNG, Waima; CHENG, Chu-Hug ad YEUNG, H.Y. Jeff, (2008), Uderstadig ERP System Adoptio From The User s Perspective, Iteratioal Joural of Productio Ecoomics, Sayı: l.113, s CHAMODRAKAS, I; BATİS, D. ve MARTAKOS, D. (2010), Supplier Selectio i Electroic Market Places Usig Satisficig ad Fuzzy AHP, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 37, s DAĞDEVİREN, M.; YAVUZ, S. ve KILINÇ, N., (2009), Weapo Selectio Usig the AHP ad TOPSİS Methods Uder Fuzzy Eviromet, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 36, s DEY, B.; BAİRAGİ, B.; SARKAR, B. ve SANYAL, S., (2012), A Moora Based Fuzzy Multi Criteria Decisio Makig Approach for Supply Chai Strategy Selectio, Iteratioal Joural of Idustrial Egieerig Computatios, Sayı: 3, s ENEA, M. ve PİAZZA, T., (2004), Project Selectio by Costraied Fuzzy AHP, Fuzzy Optimizatio ad Decisio Makig, Sayı: 3, s GARAVELLI, A., (2003), Flexibility Cofiguratios For The Supply Chai Maagemet, Iteratioal Joural Productio Ecoomics, Sayı: 185, s GÜNGÖR, Z.; SERHADLIOĞLU, G. ve KESEN, S., (2009), A Fuzzy AHP Approach to Persoel Selectio Problem, Applied Soft Computig, Sayı: 9, s HEO, E.; KİM, J., ve BOO, K. J., (2007), Aalysis of the Assessmet Factors for Reewable Eergy Dissemiatio Program Evaluatio Usig Fuzzy AHP, Reewable ad Sustaiable Eergy Reviews, Sayı: 14, s HSİEH, T. Y.; LU, S. T. ve TZENG, G. H., (2004), Fuzzy MCDM Approach for Plaig ad Desig Teders Selectio i Public Office Buildigs, Iteratioal Joural of Project Maagemet, Sayı: 22, JYOTİ, B. D.K ve DESHMUKH, S.G. (2008), Evaluatig Performace of Natioal R&D Orgaizatios Usig Itegrated DEA-AHP Techique, Iteratioal Joural of Productivty ad Performace Maagemet, Sayı: 57, s LEE, A.H.I. (2009), A Fuzzy Supplier Selectio Model With the Cosideratio of Beefits Opportuities, Costs ad Risks, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 36, s KALİBATAS, D. ve TURSKİS Z. (2008), Multicriteria Evaluatio of Ier Climate by Usig Moora Method, Iformatio Techology ad Cotrol, Sayı: 37(1), s

19 Celal Bayar Üiversitesi KARANDE, P.ve CHAKRABORTY, S., (2012), A Fuzzy-Moora Approach for ERP System Selectio, Decisio Sciece Letters, Sayı: 1, s KARSAK, E. E.ve ÖZOĞUL, C. O.,,(2009) A itegrated decisio makig approach for ERP system selectio, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 36, s KEÇEK, Gülur; YILDIRIM, Esra (2010), Kurumsal Kayak Plalama (ERP) Sistemii Aalitik Hiyerarşi Süreci (AHP) İle : Otomotiv Sektörüde Bir Uygulama, Süleyma Demirel Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı:15, (1), s KILINÇCI, Ö. ve ÖNAL, S. A., (2011), Fuzzy AHP Approach for Supplier Selectio i a Washig Machie Compay, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 38, s KUMAR, K. ad HILLSGERSBERG V.J., (2000), ERP Experieces Ad Evolutio,Commuicatio of the ACM, Sayı: l:43, (4/23), s KUMAR, V.; MAHESHWARİ, B. ve KUMAR, U. (2003), A ivestigatio of critical maagemetissues i ERP implemetatio: empirical evidece from Caadia orgaizatio s, Techovatio, Sayı: 23, s KRACKA, M.; BRAUERS, W.K.M. ve ZAVADSKAS, E.K. (2010), Rakig Heatig Losses i a Buildig by Applyig the Multimoora, Izierie Ekoomika- Egieerig Ecoomies, Sayı: 21(4), s KRİSHNENDU, S.; SHANKAR, R.; YADAV, S. S. ve THAKUR, L. S. (2012), Supplier Selectio Usig Fuzzy AHP ad Fuzzy Multi-Objective Liear Programmig for Developig Low Carbo Supply Chai, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 39, s Lİ, Jie ve CHEN, Shoumig (2009), Evaluatig the Architectural Desig Services by Usig Fuzzy AHP, The Busiess Review Cambridge, Sayı: 13, s LİN, H. Y.; HSU, P. Y. ve SHEEN, J. G., (2007), A fuzzy-based decisio-makig procedure for data warehouse system selectio, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 32, s MABERT, A.V.; SONI A. ve VENKATARAMAN, M.A., (2003), Eterprise Resource Plaig: Maagig The Implemetatio Process, Europea Joural of Operatioal Research, Sayı: 146(302), s MANDAL, U. K.ve SARKAR, B., (2012), Selectio of Best Itelliget Maufacturig System Uder Fuzzy Moora Coflictig MCDM Eviromet, Iteratioal Joural of Egieerig Techology ad Advaced Egieerig, Sayı: 2(9), s MEXAS, M. P.; QUELHAS, O. L. G. ve COSTALNT, H. G., (2012), Prioritizatio of eterprise resource plaig systems criteria:focusig o costructio idustry, Iteratioal Joural ProductioEcoomics, Sayı: 139, s

20 Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:11, Sayı:2, Ağustos 2013 MOHAGHAR, A.; FATHİ, M. R.; ZARCHİ, M. K. ve OMİDİAN, A., (2012), A Combied VİKOR-Fuzzy AHP Approach to Marketig Strategy Selectio, Busiess Maagemet ad Strategy, Sayı: 3, s PERÇİN, S., (2008), Usig the ANP Approach i Selectig ad Bechmarkig ERP Systems, Bechmarkig: A Iteratioal Joural, Sayı: 15 (5) PERÇİN, S., (2008), Use of Fuzzy AHP for Evaluatig the Beefits of Iformatio Sharig Decisios i a Supply Chai, Joural of Eterprise Iformatio Maagemet, Sayı: 21, s JANG, Y. W.; LIN, I. C. ve TAIWAN, T., (2009), Busiess Strategies ad the Adoptio of ERP Evidece From Taiwa s Commuicatios Idustry, Joural of Maufacturig Techology Maagemet, Sayı: 20(8), s ÜNAL, C. ve GUNER, G. M., (2009), Selectio of ERP suppliers usig AHP tools i the clothig idustry, Iteratioal Joural of Clothig Sciece ad Techolog, Sayı: 21(4), s SAATY, T.L. ve VARGAS, L.G. (2000), Models, Methods, Cocepts ad Applicatios of theaalytic Hierarchy Process, Bosto: Kluwer Academic Publishers SUN, C. C., (2010), A Performace Evaluatio Model by Itegratig Fuzzy AHP ad Fuzzy TOPSİS Methods, Expert Systems with Applicatios, Sayı: 37, s TELTUMBDE, A., (2000), A framework for evaluatig ERP projects, Iteratioal Joural of Productio Research, Sayı: 38(17), s TZENG, G. H. ve Huag, J. J., (2011), Multiple Attribute Decisio Makig Methods ad Applicatios, CRC Pres Taylor ad Fracis Group, A Chapma ad Hall Book, Boca Rato WEI, C.C. ve WANG, J. M. J., (2004) A Compherehesive Framework For Selectig a ERP System, Iteratioal Joural of Project Maagemet, Sayı: 22, s WEİ, C. C.; CHİEN, F. C. ve WANG, J. M. J., (2005), A AHP-Based Approach to ERP System Selectioe, Iteratioal Joural Productio Ecoomics, Sayı: 96, s XİA, W. ve WU, Z., (2007), Supplier Selectio With Multiple Criteria i Volume Discout Eviromets, Omega, Sayı: 35, s YANG, J. B.; WU, C. T. ve TSAI, C. H., (2007), Selectio of a ERP system for a costructio firm i Taiwa: A case study, Automatio i Costructio, Sayı: 16, s ZADEH, L.A. (1965), Fuzzy Sets, Iformatio ad Cotrol, Sayı: 8, s