TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

Transkript

1 TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ Aşkın ÖZDAĞOĞLU (*) Özet: Kuruluş yer seçm br frma çn en öneml kararlardan brdr. Yönetm kademesndek kşler seçm yaparken ster stemez brçok krter br arada düşünmek durumundadır ve bu durum karmaşık, çok krterl br karar verme problem olarak ortaya çıkar. Böyles br karar analtk olarak modelleneblr. Bu görüşe örnek oluşturmak amacıyla Sanek Unlu mamulller sanay tcaret A.Ş. de yönetm kademesnde bulunan kşlerle görüşmeler yapılarak tess yer seçm krterlernn ve bu krterlern önem düzeylernn belrlenmesn amaçlayan bu çalışma ortaya konmuştur. Krterlern ntelksel, değşkenlern sözel olması ve karşılıklı etkleşm bulunması bu özellklere htap eden Bulanık Analtk Serm Sürec (Bulanık ASS) yöntemnn kullanılableceğn göstermektedr. Bu çalışmada Bulanık ASS ye uygun olarak un seçm krterler belrlenp sevyelendrlmş ve sürecn hesaplanmasıyla her br krter çn önem düzey bulunduktan sonra 4 alternatf kuruluş yer karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelmeler: Bulanık Analtk Serm Sürec, Seçm Krterler Abstract: Selecton of the faclty locaton s one of the most mportant decsons whch s gven n the company. The decson makers n the management level have to thnk about many crtera whle they have selected the faclty locaton and, these crcumstances have emerged as a mult-crtera decson makng problem. The decson can be modeled as analytcally. Wth the am of to be the example for ths dea, ths study has been put forward to determne faclty locaton selecton crtera and ther mportance level wth the group of the decson makers n the management level of Sanek Food Product Company. Beng of the crtera are qualtatve and mutually nteractve and varables are lngustc, have shown to be used the Fuzzy Analytc Network Process (FANP) method whch s addressed to ths features. In ths paper, n approprate wth the FANP method, faclty locaton selecton crtera have been determned compared the four alternatves accordng to these crtera and then mportance levels for every crtera have been found wth the calculaton of the process. Key Words: Fuzzy Analytc Network Process, Selecton Crtera I.Grş Hayat kşsel ya da ş yaşamında olsun verlen kararların toplamıdır. Genellkle, hang kararın verldğ kadar ne zaman karar verldğ de önemldr. İnsan, yaşam, dünya ve tarh her zaman bu krtk zamanların farkına varılmasına yardım eden dersler le doludur. Bu se deneyerek ve örnekler le öğrenlr. Çok çabuk karar vermek zararlı olablr ancak, kararı çok fazla gecktrmek de kaçırılan fırsatlar anlamına geleblmektedr. Gerekl olan şey karar vermeye sstematk ve kapsamlı br yaklaşımıdır. Karar verme yaşam kaltesn arttırmak ve hayatın amacını lerletmek çn br temeldr (Saaty, 200). (*) Arş.Gör. Dokuz Eylül Ünverstes İşletme Fakültes, İşletme Bölümü

2 422 Aşkın ÖZDAĞOĞLU Analtk Serm Sürec, ölçüt sayısının çok olduğu ve karar vermenn zorlaştığı durumlarda, karar vercy destekleyen br tür karar destek sürec olarak tanımlanablr. ASS nn dğer geleneksel teknklerden farkı, analzde sezgye de yer verlmesdr (Kahaleka ve Phllps, 2002). ASS nn bağımlılık ve gerbldrm özellkler nedenyle, hyerarş çersndek ölçütler, dğer ölçütlere bağlı oldukları gb, aynı zamanda kend çlernde de bağlılık göstereblmektedrler. Br problemde yer alan bleşenler arasındak lşkler tek yönlü değl karşılıklı olduğu zaman, hyerarşk tanımlamalar yeterl olmaz. Bu durumda sevyeler ortadan kalkar ve bleşenlern ağırlıklarını bulmak daha karmaşık br sürecn analzn gerektrr. Analtk Serm Sürec, problemler, bleşenler arasındak lşkler ve yönlern tanımlayarak br serm şeklnde fade eder. Bu yapı sayesnde, doğrudan lşklendrlmemş bleşenler arasında olablecek dolaylı etkleşmler ve gerbldrmler de dkkate alınmaktadır (Saaty, 994). Teknğn uygulanmasında, lşklern doğru br şeklde oluşturulmasına dkkat edlmeldr. Sonuçların gerçeğ yansıtablmes çn, lşklern uzman kş veya kşlerle kurulması gerekmektedr. ASS le çok ölçütlü karar problemlernn çözümünde, ölçütlern yanında seçeneklern de kl karşılaştırılması yapılarak, problemlern tüm bleşenler çn görecel olarak önem sıraları belrlenmektedr (Lee ve Km, 2000). Analtk Serm Sürec, br problemde yer alan bleşenler arasındak lşkler tek yönlü değl karşılıklı olduğu zaman, hyerarşk tanımlamalar yeterl olmadığından dolayı br dğer çok ölçütlü karar verme yöntem olan Analtk Hyerarş Sürec yöntemne göre üstünlük taşımaktadır. II. Analtk Serm Sürec Analtk Serm Sürec (ASS), karar düzeyler ve bleşenler arasında daha karmaşık ve karşılıklı lşkler oluşturulmasına zn veren ve son zamanlarda karar alma konularında kullanılmaya başlanmış olan br yöntemdr(sarks, 998). ASS, kanttatf blglern yanında kaltatf blglern de değerlendrlmesn sağlayan Analtk Hyerarş Sürec nn (AHS) daha genel br formudur. AHS karar düzeyler arasında tek yönlü hyerarşk lşky kullanan br karar alma çerçeves modellerken, ASS tpk olarak, AHS de hyerarşnn en üst sevye elemanı karar model çn genel amacı kapsar. Bu hyerarş, kullanışlı karar ölçütler sağlanana kadar genel olandan daha özel ntelklere kadar ayrıştırılır. ASS bu katı hyerarşk yapıyı gerektrmez (Sarks, 999). Görecel önem düzeyler veya belrl br eleman üzerndek etklern gücü AHS yöntemndekne benzer br oran ölçeğ le ölçülür (Meade, Lles ve Sarks, 997). ASS teknkler, kararı etkledğ halde çözüm sürecnde doğrudan ele alınamayan faktörlern nasıl ele alınablecekler konusunda yol gösteren çok ölçütlü karar verme teknklerdr. ASS nn dğer teknklerle (hedef programlama, QFD, doğrusal programlama vb.) brlkte kullanıldığı çalışmalar bulunmaktadır. Karsak vd yılında yaptıkları çalışmada ASS ve amaç

3 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 423 programlama teknklern braraya getrerek kalte fonksyon göçermnde ürün planlaması konusunda br çalışma yapmışlardır. Tedarkç seçmnde kullanılan AHS yöntemnn br uzantısı olarak ASS yöntem le daha ayrıntılı tedarkç değerlendrmeler yapılmaktadır (Nydck ve Hll, 992). Tesfaparam ve Lndberg 2005 yılında yaptıkları çalışmada stratek hedeflerle tutarlı olan performans hedeflern öncelklendrme mkanı tanıyan ASS yöntemn hızlı ve tutarlı karar verme amacıyla kullanmışlardır. Agarwal vd. (2005) se Pazar elde etmede müşter htyaçlarını sağlamak amacıyla proaktf davranmak çn öneml olduğunu düşündükler tedark zncrlern değerlendrmede kullanmışlardır. Rav vd yılındak çalışmalarında ters lostk şlemlernde yaşanan problemler çn daha gerçekç ve doğru değerlendrmeler sunan ASS ve dengelenmş skorkartlarının br brleşmn önermşlerdr. Partov 2007 yılında basılacak olan çalışmasında yen br kmya tessndek en y sürec seçmek amacıyla ASS yöntemn kullanmıştır. Kengpol ve Tuomnen 2006 da lostk frmalarının blşm teknololernn değerlendrlmesnde ASS yöntemn bell br konuda uzman olan kşlern braraya gelmeden ortak br noktaya ulaşmak çn değerlendrmeler yaptıkları Delph yöntem le brleştrmştr. Farklı alanlarda karar almaya yönelk yöntemn kullanılablrlğne lşkn çok çeştl çalışmalar bulunmaktadır. Bu konuda örneklerden br de fnans alanında kullanımına lşkn Nemra ve Saaty nn (2004) fnansal krzlern öngörümlenmesnde krz açıklayan faktörlern kümelenmes ve bağımlılığı gösteren br yöntem olarak ASS y kullanmasıdır. Erdoğmuş vd. (2005) yüksek teknolo alternatflernn seçmnde br frmanın yönetm kademes çn model hazırlamışlardır. Chen vd. (2006a) mmar, mühendslk, çevresel faktörler gb ölçütler açısından akıllı bna değerlendrmes amacıyla ASS yöntemn kullanmışlardır. Wu ve Lee (2006) blg yönetm stratelernden sstem merkezl, nsan merkezl ve dnamk yapılar arasında br seçm yapablmek amacıyla söz konusu yöntem kullanmışlardır. Neaupane ve Pantanakulcha (2006) yöntemn pek çok alanda kullanılableceğne br örnek teşkl edecek br çalışma yapmışlardır. Neaupane ve Pantanakulcha yaptıkları çalışmada tektonk hareketlern yoğun olduğu Nepal de toprak kayması rsknn yüksek olduğu alanların belrlenmes çn ASS yöntemnden yararlanmışlardır. Huang vd. (2005) kültür, son kullanıcı ve yönetm konularını kapsayan nsan faktörü le yetenek, süreç ve kaynak konularını kapsayan teknolo arasındak karşılıklı etkleşmler ortaya çıkarmak çn yöntemden yararlanmıştır. Karsak vd. (2002) müşter htyaçlarını en y şeklde karşılayacak olan br üründe bulunması gereken teknk özellkler öncelklendrmek amacıyla Kalte Fonksyon Göçerm (KFG) le ASS yöntemn brarada kullanmıştır. Chung vd. (2005) toplam gelr, döngü zamanı, darboğaz durumu gb faktörler gözönüne alarak ürün, ekpman vermllğ ve fnans ana ölçütlerne bağlı olarak ürün karmasını doğru bçmde oluşturmaya çalışmışlardır. Lee ve Km (2000) blşm sstem proesnn seçmnde 5 farklı proe arasında seçm yapablmek çn yöntemden yararlanmışlardır. Türkye de en fazla pazar payına sahp yed

4 424 Aşkın ÖZDAĞOĞLU otomobl markası çn pazar payı tahmn amacıyla ASS yöntem kullanılmıştır. Pazar payını etkledğ düşünülen ana ölçütler ve bunların alt ölçütler, konu uzmanlarının görüşler doğrultusunda belrlenmştr (Kocakalay, Özdemr ve Işık, 2004). III. Bulanık ASS Klask ASS yöntemnde öncek bölümde açıklandığı gb AHS yöntemnn aşamalarının tüm etkleşmler göz önüne alınarak uygulanmaktadır. Bulanık ASS yöntemnde de benzer yol zlenmekte, klask yöntemde uygulanan klask AHS adımlarının yern bulanık AHS adımları almaktadır. Daha sonra bulanık AHS den elde edlen ağırlıklar yne br süper matrste toplanmakta ve son hesaplamaları yapılmaktadır. Bulanık AHS ve bulanık ASS arasındak bu sıkı lşk göz önüne alınarak öncelkle bulanık AHS yöntem anlatılmakta daha sonra ASS ye özgü adımlara bölümün sonunda yer verlmektedr. Pek çok gerçek problemde, karar vermeye lşkn verlern bazıları kesn olarak değerlendrleblrken; bazıları belrlenemez (Kulak ve Kahraman, 2005, 92). Bu tür problemlerde amaç ve parametreler kesn olarak blnememektedr (Gu ve Zhu, 2004, ). İnsanoğlu sayısal tahmnlemeler yapma konusunda başarısızdır, ancak ntelksel tahmnlemelerde sayısal tahmnlemelere göre daha etkndr (Kulak ve Kahraman, 2005, 92). Klask AHS de karar vercden hyerarşnn her sevyesnde her br ntelk çn A, A 2, A 3,,..., A n alt ntelkler arasında r olarak fade edlen kl karşılaştırma değerlern tam olarak vermes stenmektedr. Bu karşılaştırma oranlarının kesn olmayan yargıları belrttğn savunan pek çok çalışma bulunmaktadır. Bu durum, grup kararlarının alınmasında breysel yargılarda değşkenlğe ve yargılarda belrszlğe yol açmaktadır (Leung ve Cao, 2000, 02). Temel olarak, öncelk yargılarındak belrszlk seçeneklern sıralamasında belrszlğe yol açar (Leung ve Cao, 2000, 03). Bulanık AHS teknğ, sosyal, ekonomk ve yönetm blmler gb çeştl alanlardak yapılandırılmamış problemler modellemede kullanılan y blnen br analtk araç olan Saaty nn AHS yöntemnden gelştrlen ler br analtk teknk olarak düşünüleblr (Yu, 2002, 970; Sheu, 2004, 45). Çok ölçütlü karar alma problemlernde hem sayısal hem de ntelksel ölçütler ele almada AHS nn tutarlılığına rağmen, karar vercnn yargıları, bulanıklığı ve belrszlğ, geleneksel AHS yöntemlernde karar vercnn kesn olmayan yargılarını değerlendrmeye katmaktadır (Sheu, 2004, 45). AHS nn amacı uzmanların blgsn ortaya çıkarmak olmasına rağmen, geleneksel AHS yöntemler nsan düşünce tarzını hala yansıtamamaktadır (Kahraman vd, 2004, 73; Tolga vd, 2005, 6-7). AHS de öncelklern temel, algıya dayalı nsanoğlunun yargıları olduğundan dolayı (k bu durum özellkle fzksel varlığı olmayan, elle tutulamaz durumlar çn kesnlkle doğrudur.) bulanık AHS daha kesn sonuçlar üretmektedr (Leung ve Cao, 2000, 03). Bu yüzden, pek çok araştırmacı, geleneksel AHS teknkler le karşılaştırmalı olarak karar verme sürecnde daha kesn tanımlamalar sağlayan Bulanık AHS olarak fade edlen

5 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 425 Saaty nn gelştrdğ AHS teorsnn bulanık uzantısı le lglenmşlerdr (Sheu, 2004, 45). AHS kavramı le karar verc algıya dayalı yargı aralığı yerne determnstk öncelkler sağlayamaz. Öncelklendrmedek bu tür br belrszlk bulanık küme teors kullanılarak modelleneblr. Bulanık küme teorsnde, karar vercden sağlanan oran br üyelk fonksyonu olarak tanımlanan br bulanık sayıdır. Burada, üyelk fonksyonu öncelk setndek yargı aralığındak elemanların değern tanımlar (Leung ve Cao, 2000, 03). Uzmanların br konudak görüşlern kesn br sayı yerne daha gerçekç br seçenek olan sözel değerlendrmelerle vermeler daha uygun olacaktır. İşte bu sözel değerlendrmeler, yargı aralığını gösteren üçlü bulanık sayılardır (Gu ve Zhu, 2004, 3). Bulanık AHS konusunda da lteratürde çeştl çalışmalara rastlamak mümkündür. Huang vd. Basıma kabul edlmş ancak henüz yayınlanmamış çalışmalarında hükümet tarafından desteklenen Ar-Ge çalışması proelernn seçmnde proe rsk, potansyel yararları, ekonomk ve sosyal faydaları, teknk ve tcar rskler değerlendrmek çn Bulanık AHS yöntemn kullanmışlardır. Bozbura ve Beşkese (2006) stratek değerlern aktarılması, teknoloye yapılan yatırım ve yapı esneklğ ana ölçütler le güvenlrlk, kullanım kolaylığı, yenlk gb alt ölçütlere göre sermaye göstergelernn öncelklendrlmes şlemnde bulanık AHS yöntemn kullanmışlardır. Bozbura vd. (2006) benzer br çalışma gerçekleştrmşlerdr. Lee vd. (2006) blşm teknolos bölümlernn performans değerlendrmes çn fnansal, müşter, şletme ç ve öğrenme ve gelşme ana faktörlerne göre çeştl performans göstergeler saptayarak br çalışma yapmışlardır. Kang ve Lee 2007 yılında yayınlanacak olan çalışmalarında toplam gelr, döngü zamanı, darboğaz durumu gb faktörler gözönüne alarak ürün, ekpman vermllğ ve fnans ana ölçütlerne bağlı olarak ürün karmasını doğru bçmde oluşturmaya çalışmışlardır. Cheng vd (2006) teknolo öngörümleme metodunun seçmnde verye ulaşablme, verlern doğruluğu, teknolo gelşmnn tahmn edleblrlğ, teknolo benzerlğ, metot uyum sağlama yeteneğ, şlem kolaylığı ve uygulama malyet ölçütlerne bağlı olarak delph metodu, senaryo yazma, örnek olay çalışması, lşk ağacı ve gelşm eğrs yöntemlern karşılaştırmıştır. Kreng ve Wu 2007 yılında basılacak olan çalışmalarında blg çerğ, kullanıcı ara yüzü, ste yönetm ve satıcı desteğ ana ölçütlerne göre blg yönetm araçlarını değerlendrmek çn 3 frmayı karşılaştırarak Tayvan çelk endüstrsne lşkn br nceleme yapmışlardır. Chen vd. (2006b) yen ürün gelştrme çalışmaları kapsamında TFT ve LCD televzyonlarından ürün karmasını oluşturarak frmada en yüksek performansı sağlamak çn organzasyon-pazar, malat kapastes ve teknolo-mühendslk ana ölçütlerne göre 2 ürünlü çeştl ürün karmalarını karşılaştırmıştır.

6 426 Aşkın ÖZDAĞOĞLU A. Yöntemn İşleyş Bulanık AHS yöntemnn çalışması şu şeklde fade edleblr (Kahraman, Cebec ve Ruan, 2004, 76); (Kulak ve Kahraman, 2005, 99); (Tolga, Demrcan ve Kahraman, 2005, 6-7). X {x, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6,..., x n } nesne set olsun. Nesne; ana amaç açısından bakıldığında ana ölçütler; ana ölçütler açısından bakıldığında se alt ölçütler fade etmektedr. m g g g g g g M M M M M M...,,...,,,, , 2, 3, 4, 5,..., n olsun. Buradak tüm g M (, 2, 3, 4, 5,..., m) değerler üçlü bulanık sayılardır. Adım :. Nesneye göre bulanık değerler şu şeklde tanımlanır. ] [ m n m M M g g S () Buradak m M g (2) değern elde etmek çn aşağıda gösterlen ek bulanık şlemn yapılması gerekmektedr. ),, ( m m m m u m l M g (3) ] [ m n M g (4) değernn elde edleblmes çn g M (, 2, 3, 4, 5,..., m) le lgl şu bulanık şlem yapılmalıdır. ),, ( n n n m n u m l M g (5) Bu şlem tamamlandıktan sonra tersnn alınması şu şeklde fade edleblr. n n n m n l m u M g,, ] [ (6) Buradak l, m ve u değerler üçlü bulanık sayıları göstermektedr. l en düşük değer m en olası değer

7 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 427 u en yüksek değer Adım 2. M 2 (l 2, m 2, u 2 ) M (l, m, u ) olasılığı: V ( M M ) [ enküçük ( μ ( x ), μ ( ))] (7) 2 y, m 2 m se, V ( M 2 M ) 0, l u 2 se, (8) l u 2 aks durumlarda, ( m 2 u 2 ) ( m l ) M ve M 2 y karşılaştırablmek çn hem V(M 2 M ) hem de V(M M 2 ) değerlerne htyaç duyulmaktadır. Adım 3. Dğer bütün bulanık sayılardan M (, 2, 3, 4, 5,..., k) büyük olan br bulanık sayının olasılığı şu şeklde fade edleblr. V(M M, M 2, M 3, M 4, M 5, M 6,..., M k ) V[(M M ) ve (M M 2 ) ve (M M 3 ) ve (M M 4 ) ve... ve (M M k )] En küçük V(M M ),, 2, 3, 4, 5,..., k Her k, 2, 3, 4, 5,..., n; k çn d ı (A ) en küçük V(S S k ) olsun. Buna göre ağırlık vektörü şu şeklde oluşur. W ı (d ı (A ), d ı (A 2 ), d ı (A 3 ), d ı (A 4 ), d ı (A 5 ),..., d ı (A n )) T Adım 4. Ağırlık vektörü normalze edlr. W (d(a ), d(a 2 ), d(a 3 ), d(a 4 ), d(a 5 ), d(a 6 ),..., d(a n )) T Burada elde edlen W değer bulanık değl tam kesnlk gösteren br sayıdır. Karar verme problemlerne modele dayalı ve matematksel olarak yaklaşmak, kararın sonucunda elde edlen fayda üzernde etkl olmaktadır. AHS yöntemnde tek yönlü hyeraşk yapılar oluşturularak, bu yapı üzernden krterler değerlendrmekte ve önem düzeyler ortaya çıkarılmaktadır. Ancak ölçütlern net olarak tek yönlü hyerarşk düzene uymadığı, grup ç ve gruplararası lşklern çok yönlü ve ağ yapısında olduğu çok krterl karar verme problemler le karşılaşıldığında AHS nn bu koşullarda yetersz kaldığı ve uyarlanması gerektğ ortaya çıkmıştır. Bu durum ASS yöntemnn doğmasına yol açmıştır. Temel olarak AHS gb çalışan ASS, sadece tek yönlü değl, tüm yönlerdek etkleşmler de göz önüne alacak şeklde uyarlanarak problem çözümlernde kullanılmaya başlanmıştır. Bulanık ASS yöntemnde, lk kurulan hyerarş yapısı üzernde etkleşmler ve ger bldrmler göz önüne alınarak yukarıda den 8 e kadar verlen formüller yoluyla ağırlıklar belrlenmektedr. Elde edlen bu ağırlıkların ardından aşağıdak adımlarla sonuca ulaşılmaktadır: M M 2

8 428 Aşkın ÖZDAĞOĞLU Adım. Bulanık AHS le elde edlen, ağ üzernde bulunan ölçütlern önem düzeyler brer sütun matrs olarak alınır ve bu matrslern (W ) brleşmnden süpermatrs elde edlr (S ): W W2... W m W2 W22... W2m S W n Wn2... Wnm Adım 2. Sütun toplamları kontrol edlr. Toplamlar önem düzeylern göstereceğnden toplamları bre eşt olmalıdır. Eğer sütun toplamları ( n n W, W2, W n n 3,... n W m ) brden farklı se ölçüt grupları çn a m W m ağırlıklar atanarak şeklnde her sütun toplamının bre eşt olması sağlanır. Böylece ağırlıklı süpermatrs elde edlr. Adım 3. Ağırlıklı süpermatrs br markov geçş matrs olarak ele alınır ve uzun dönem geçş değerlern bulmak üzere değerler sabtlennceye kadar markov zncr hesaplanır. Böylece genel olarak, tüm ölçüt grupları çn son önem değerlern gösteren matrs (S N ) hesaplanmış olur k, bu matrste sütunlar boyunca değerler brbrne eşttr: N N S Π S (N,2,... ) (9) Adım 4. Alternatflern Ağırlıklandırılması: Ağırlıklı matrs yardımıyla karşılıklı etkleşmler de dkkate alarak ana ölçütlern önem düzeylernn belrlenmesnn ardından, alternatflern ağırlıklandırılması şlem de bulanık AHS operasyonları le yapılır. Bu şlemlern sonucunda, her br alt ölçüte göre alternatflern aldığı puanlar, alt ölçütün bağlı olduğu ana ölçütün elde ettğ önem düzey değer le çarpılarak, genel önem düzeyler bulunur. Adım 5. Çözümün belrlenmes: Alternatflern ağırlıklandırılması şlem tamamlandıktan sonra her alt ölçüte göre alternatflern aldığı ağırlıklı önem düzeyler toplanarak genel puan tespt edlerek seçm yapılır. Böylece ortaya çıkan çok krterl, etkleşml karar verme problem verlern bulanık olduğu ve sözel değşkenlerle fade edldğ br ortamda en uygun tess yer seçm çn ağırlıklar belrlenmş olur. Bulanık ASS yöntem, klask ASS ve AHS yöntemne göre henüz yen uygulanmaya başlamıştır. Özellkle tess yer seçmnde hç uygulanmayan yöntem, brçok araştırmacı çn henüz gelşme aşamasındadır. Br sonrak bölümde uluslararası lteratürde yer alan bulanık ASS çalışmalarına yer

9 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 429 verlerek yöntemn yenlğ ortaya konmuştur. Verlen koşullarda çözülmeye çalışılan tess yer seçm problem çn de br örnek olacağı düşünülmektedr. IV. Bulanık ASS Konusunda Yapılan Çalışmalar Lteratür taramasında Ulusal Ch Han Ünverstes Blşm Yönetm bölümünden Jng-Run Yu le Ulusal Wha-Han Tcaret Yüksek Okulu Ver İşleme bölümünden Sheu-J Cheng n brlkte hazırladığı An Integrated Approach For Dervng Prortes n Analytc Network Proces sml kısa değerlendrme şeklndek çalışma European Journal of Operatonal Research sml dergde basıma kabul edlmş makale olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışma Bulanık ASS konusuna değnmş ve lteratüre bu kavramı FANP olarak yerleştrmştr. Bu da Bulanık ASS yöntemnn kullanılablrlğne öneml br dayanak oluşturmaktadır. Bu çalışma dışında Bulanık ASS yöntemne lşkn br çalışma olmaması da yöntemn yenlğn göstermektedr. V. Tess Yer Seçm Konusunda Yapılan Çalışmalar Tess yer seçm hem malat hem de hzmet sektöründek br çok şletme açısından genel br problemdr. Bu problemlerden bazıları yönetclern tecrübeleryle sezgsel olarak çözüleblr ancak optmal ve başarılı kararlar çn bu tecrübe analtk yaklaşımlarla desteklenmeldr. Analtk yaklaşımların arasında, analtk hyerarş sürec ve optmzasyon modeller, ağırlık merkez teknğ ve coğraf blg sstemler gb tess ve konum alternatfler hakkında sayısal verler değerlendren ncelksel modeller olan grup karar verme teknkler gb karar verclern öznel düşüncelern analz etmek çn sayısal bazı yöntemler vardır. Deneysel seçm fonksyonu (Tóth et. al, 2007), çoklu regresyon (Nobuak,998), matematksel ağ akış model (Verter, 2002), tam sayılı programlama model (Melkote & Daskn, 200) ve (Sankaran, 2006), modern sezgsel yöntemlere dayalı çözüm (Berman et al., 200) ve (Kuo et al., 2002), br başka tamsayılı model olan dal sınır algortması (Klose, 998) ve (Senne et al., 2005),dnamk programlama model (Canel et al., 200), doğrusal olmayan model (Nanthavan & Yenradee, 999), amaç programlama (Badr, 999), kuadratk programlama model (Comley, 995), ağırlık merkez yaklaşımı (Drezner & Drezner, 2007), coğraf blg sstemler (Gemtz, 2006) tess yerleşm problemlerne uygulanan geleneksel sayısal yöntemlerdr. Ntelksel modellern arasında AHP (Badr, 999), (Wu vd., 2007) ve (Tzeng, vd., 2002), bulanık AHP (Kahraman vd, 2003), Delph yöntem (Butt ve Cavaler, 996), kalte fonksyon göçerm ve analtk serm sürec (Partov, 2006) bu alandak teknklerdendr. Tess yer seçmnde AHS, Bulanık AHS ve ASS yöntem le yapılan çalışmalar ncelendğnde se şu sonuca ulaşılmaktadır. Kahraman vd. (2003) tess yer seçmnde Ankara, İstanbul ve İzmr arasında br seçm yapablmek çn müşterye yakınlık, altyapı, şç kaltes, serbest tcaret bölgeler ve rekabet avantaı ölçütlern belrleyerek Bulanık AHS yöntem le değerlendrme yapmışlardır. Tess yer seçm konusunda yapılan yayınlar

10 430 Aşkın ÖZDAĞOĞLU arasında Bulanık ASS yöntemn kullanan herhang br çalışmaya rastlanmamıştır. VI.Uygulama Tess yer seçmnde etkl olan faktörler doğru tespt edeblmek çn öncelkle lteratür taraması yapılmış ve konu le lgl yapılan çalışmalardan ölçütler çıkarılarak br alt yapı hazırlanmıştır. A.Frma İle Görüşme Lteratür ncelemes sonucunda tess yer seçmnde etk edeblecek faktörler hazırlandıktan sonra şrket hssedarlarından Murat Yavuzer le görüşmeler yapılarak bu ölçütler tek tek ncelenmş ve frmanın faalyette bulunduğu sektöre uygun olup olmadıkları tartışılmış uygun olmadığı düşünülen ölçütler çıkarılıp lteratür taramasında gözden kaçan faktörler de değerlendrmeye alınmıştır. Bu faktörlern değerlendrlmesnn ardından sektörün geneln ve doğal olarak frmanın kararlarını etkleyeblecek olan etkenler hakkında görüşülmüştür. Tess yer seçm ger dönüşü çok zor br karar olduğundan tess br kere kurulduktan sonra bundan vazgeçmenn hemen hemen mkansız olduğu ya da büyük malyetlere katlanmayı gerektreceğnden dolayı zaman sürec de br faktör olarak düşünülmüştür. Bu konunun önemn belrten H. C. Stuckeman ın şu sözünü bu noktada belrtmekte yarar vardır. Br fabrka çn yer seçm eş seçmeye benzer. İlerde onu değştrmek olası görüleblr, ancak bu değşklk hem pahalı hem de hoş olmayablr. (Demr ve Gümüşoğlu, 2003, 95). Buna göre zaman sürec kısa, orta ve uzun vade olarak ncelemeye alınmıştır. Bu faktörlern tespt edlmesnn ardından frmanın alternatf kuruluş yerler belrlenmştr. Frmanın İzmr dek fabrkasındak atıl durumda bulunan ya da düşük kapastede çalıştırılan maknelern taşımak suretyle daha düşük malyetle Marmara bölgesnde faalyet gösterecek yen kuruluş yerne lşkn alternatfler belrlenmştr. Buna göre 4 farklı alternatf bulunmaktadır. Bu aşamanın ardından kavram hartalama kısmına geçlmştr. B.Kavram Hartalama ASS yöntemndek karşılıklı etkleşmler doğru belrleyeblmek amacıyla kavram hartalama yöntemnden yararlanılmıştır. Bu doğrultuda ana ve alt ölçütler çeren ve bunlar arasındak etkleşmler gösteren kavram hartası aşağıda sunulmuştur. Aşağıda verlen kavram hartası ncelendğnde; ana ölçütler ve alt ölçütlern her brnn br kutu çnde belrtldğ görülecektr. Bu fadeler arasında br lşk olduğu düşünülüyorsa bu br doğru le belrtlr. Doğru üzerne se aradak lşky açıklayan br fl yazılır. Kavram hartasının tamamlanmasının ardından ASS hesaplamaları çn kullanılacak lşkler gösteren yapı kurulmuştur. Oluşturulan yapı Şekl de gösterlmştr.

11 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 43 Bu şekln ardından tess yer seçm çn oluşturulan ASS modelnn genel yapısı se Şekl 2 de sunulmuştur. Şekl : Kavram Hartası

12 432 Aşkın ÖZDAĞOĞLU Şekl 2: Tess Yer Seçm İçn ASS Modelnn Genel Yapısı

13 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 433 C.Formun Hazırlanması Tess yer seçm çn ASS model genel yapısı oluşturulduktan sonra bu modele ve karşılıklı etkleşmlere uygun olarak değerlendrmede kullanılacak olan form hazırlanmıştır. Formun çerğne lşkn br örnek aşağıda verlmştr. Örnek: Yasal düzenlemeler le zaman sürec arasında lşk olduğu düşünüldüğünden her yasal düzenleme durumuna göre zaman süreçler karşılaştırılacaktır. Gıda sektörüne yönelk yasal düzenleme durumlarından teşvklern yapılması kontrol ölçütüne göre zaman süreçlern karşılaştırınız. Teşvklern yapılması açısından; Soru: Kısa vade, orta vadeye göre ne kadar daha önemldr? Soru2: Kısa vade, uzun vadeye göre ne kadar daha önemldr? Soru3: Orta vade, uzun vadeye göre ne kadar daha önemldr? Öneml not: Aynı karşılaştırma gıda sektörüne yönelk yasal düzenleme durumlarında herhang br değşklğn olmaması ve Gıda sektörüne yönelk çeştl kısıtlamaların getrlmes kontrol ölçütler açısından da yapılacaktır. Teşvklern yapılması açısından Tablo : Örnek Karşılaştırma Formu Br ana krtern dğerne göre önem Sorular Krterler Kesnlkle daha öneml Daha öneml Öneml Az öneml Eşt öneme sahp Az öneml Öneml Daha öneml Kesnlkle daha öneml Krterler Soru Soru2 Soru3 Kısa vade Kısa vade Orta vade X X X Orta vade Uzun vade Uzun vade Bu tablodak verlere karşılık gelen üçlü bulanık sayılar Tablo 2 de sunulmuştur.

14 434 Aşkın ÖZDAĞOĞLU Tablo 2: Üçlü Bulanık Sayı Değerler Durum Üçlü bulanık sayılar Kesnlkle daha öneml (7/2, 4, 9/2) Daha öneml (5/2, 3, 7/2) Öneml (3/2, 2, 5/2) Az öneme sahp (2/3,, 3/2) Eşt öneme sahp (,, ) Az öneme sahp (2/3,, 3/2) Öneml (2/5, /2, 2,/3) Daha öneml (2/7, /3, 2/5) Kesnlkle daha öneml (2/9, /4, 2/7) Kaynak: (Tolga vd. 2005, 22) den gelştrlmştr. Eşt öneme sahp satırından sonrak fadeler karşılaştırma yapılan ölçütün dğer ölçüte göre önemnn az olduğu durumları fade etmek çn kullanılmaktadır. AHS de k aktvtenn karşılaştırılmasında satırlar sütunlarla karşılaştırılarak satırdak aktvte sütundak aktvteye göre ne kadar daha öneml? sorusunun cevabı her br hücre çn verlmektedr. Dyagonaln alt kısmı se kendlğnden ortaya çıkmaktadır. Böylece, matrsn a hücresnn değer x se a hücresnn değer /x olmaktadır (Yengnol, 2000, 02). Buradak değerler de aynı mantıkta alt lmt değern smgeleyen l, en olası değer smgeleyen m ve üst lmt değern smgeleyen u değerlernn de ters alınarak şlem gerçekleşmektedr. Örneğn daha öneml kavramındak üçlü bulanık sayı değerler olan 7/2, 4 ve 9/2 değerlernn ters alındığında sütundak ölçüt satırdak ölçüte göre kesnlkle daha önemlyse [/ (9/2); /4; ve /(7/2)] hesaplaması sonucunda (2/9, /4, 2/7) değerler elde edlecektr. Bu açıklamaların ardından frmanın tess yer seçmnde kullandığı ölçütlern ağırlıklarının belrlenmesne lşkn formların bulanık değerlendrme matrslerne dönüştürülüp hesaplamalarının yapılması açıklanmıştır. D.Hesaplamalar İlk olarak gıda sektörüne yönelk yasal düzenleme durumlarından teşvklern yapılması kontrol ölçütüne göre zaman süreçlernn karşılaştırmasından elde edlen sonuçlar Tablo 3 te sunulmuştur. Tablo 3 te kısa vade le orta vade seçeneklernn kesştğ sayılar ncelenecek olursa; Tablo dek lk satırda kısa vade le orta vade krterlernn karşılaştırılmasında şaretlenen sözel fade orta vade krterne daha yakın olduğu çn buradan orta vade krternn gıda sektörüne yönelk yasal düzenleme durumlarından teşvklern yapılması kontrol ölçütü açısından kısa vadeye göre öneml olduğunu fade etmektedr. Buna karşılık gelen üçlü bulanık sayı değer Tablo 2 den görüleceğ üzere (2/5, /2, 2,/3) olarak belrlenecektr. Orta vade satırı le kısa vade sütununun kesştğ alana da bu değern ters alınıp (3/2, 2, 5/2)

15 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 435 yazılacaktır. Köşegen değerler aynı krterlern bulunduğu bölgeler olduğu çn köşegenlere (,, ) yazılacaktır. Tablo 3: Gıda Sektörüne Yönelk Yasal Düzenleme Durumlarından Teşvklern Yapılması Kontrol Ölçütüne Göre Zaman Süreçler Açısından Bulanık Değerlendrme Matrs Kısa vade (k) Orta vade (o) Uzun vade (u) Kısa vade (k) 2/5 /2 2/3 2/7 /3 2/5 Orta vade (o) 3/2 2 5/2 2/7 /3 2/5 Uzun vade (u) 5/2 3 7/2 5/2 3 7/2 Kısa vade (k) çn l, m ve u değerler o satırdak l, m ve u değerlernn toplamından elde edlr. Bu şlem orta ve uzun vade çn de yapılacaktır. l k + 2/5 + 2/7,685 m k + /2 + /3,833 u k + 2/3+ 2/5 2,067 l o 3/ /7 2,786 m o /3 3,333 u o 5/ /5 3,9 l u 5/2 + 5/2 + 6 m u u u 7/2 + 7/2 + 8 Bu aşamadan sonra l, m ve u değerlernn genel toplamı elde edlr. l l k + l o + l u m m k + m o + m u u u k + u o + u u Bu şlemn gösterm formül 5 tek gbdr. l, , ,47 m, , ,67 u 2, ,9+ 8 3,967 Bu şlem tamamlandıktan sonra tersnn alınması formül 6 dak şeklde fade edleblr. Bu şleme göre üçlü sayıların ters şu şeklde oluşmaktadır. (/3,967; /2,67; /0,47) Brnc alt krter olan kısa vadeye lşkn l, m, ve u değerler genel toplama bölünür. Bu hesaplamanın gösterm formül 3 tek şeklde fade edlmektedr. S k (,685;,833; 2,067) (/3,967; /2,67; /0,47) (0,2; 0,5; 0,97) Aynı şlem 2. ve 3. krterler çn de tekrarlanır. S o (2,786; 3,333; 3,9) (/3,967; /2,67; /0,47) (0,99; 0,274; 0,372)

16 436 Aşkın ÖZDAĞOĞLU S u (6; 7; 8) (/3,967; /2,67; /0,47) (0,43; 0,575; 0,764) Adım 2. M 2 (l 2, m 2, u 2 ) M (l, m, u ) olasılığının bulunması gerekmektedr. Bu olasılığın gösterm formül 7, yapılan hesaplama se formül 8 dek gbdr. M ve M 2 y karşılaştırablmek çn hem V(M 2 M ) hem de V(M M 2 ) değerlerne htyaç duyulmaktadır. (l ; m ; u ) (0,2; 0,5; 0,97) (l 2 ; m 2 ; u 2 ) (0,99; 0,274; 0,372) Uzun yıllar süren lşk le blg paylaşımı ve karşılıklı güven karşılaştırıldığında şu değere ulaşılmaktadır. V(M k M o ) 0 Dğer kl karşılaştırmaların sonucu aşağıdak gbdr. V(M u M f ) 0 V(M b M u ) V(M b M f ) 0 V(M f M u ) V(M f M b ) Adım 3. Dğer bütün bulanık sayılardan M (, 2, 3, 4, 5,..., k) büyük olan br bulanık sayının olasılığı şu şeklde fade edleblr. V(M M, M 2, M 3, M 4, M 5, M 6,..., M k ) V[(M M ) ve (M M 2 ) ve (M M 3 ) ve (M M 4 ) ve... ve (M M k )] En küçük V(M M ),, 2, 3, 4, 5,..., k Her k, 2, 3, 4, 5,..., n; k çn d ı (A ) en küçük V(S S k ) olsun. Buna göre ağırlık vektörü oluşturulur : W ı (d ı (A ), d ı (A 2 ), d ı (A 3 ), d ı (A 4 ), d ı (A 5 ),..., d ı (A n )) T En küçük V(M k M o ) ve V(M k M u ) en küçük (0; 0) 0 En küçük V(M o M k ) ve V(M o M u ) en küçük (; 0) 0 En küçük V(M u M k ) ve V(M u M o ) en küçük (;) W ı {0; 0; } Adım 4. Ağırlık vektörü normalze edlr. W (d(a ), d(a 2 ), d(a 3 ), d(a 4 ), d(a 5 ), d(a 6 ),..., d(a n )) T Burada elde edlen W değer bulanık değl tam kesnlk gösteren br sayıdır. Normalze şlem çn toplam değer W {0/; 0/; /} W {0; 0; } Bu hesaplamaların sonucuna bakıldığında gıda sektörüne yönelk yasal düzenleme durumlarından teşvklern yapılması kontrol ölçütü açısından kısa ve orta vade krterlernn önem düzeyler 0; uzun vade krternn önem düzey dr.

17 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 437 Tablolarda hesaplanan önem düzeyler ncelendğnde, bazı değerlern sıfır olduğu görülmektedr. Bu durum bulanık AHS ve bulanık ASS yöntemler açısından karşılaşılablecek doğal br sonuçtur. Aynı hyerarş yapısında, krterler determnstk değerlerle ve klask yaklaşımlar le çözülseyd sıfır çıkmayacak ancak sıfıra çok yakın, önemsenmeyen krterler olarak değerlendrlecekt. Bulanık yaklaşımın, AHS ve ASS dek subektf değerlendrmelerdek yanılmaları göz önüne almasının yanında başka br avantaı da bu noktada ortaya çıkmaktadır. Herhang br hyeraraş düzeynde yapılan kl karşılaştırmalar sırasında, grubun çnde tüm krterlere göre önemsz kalan krter veya krterler sıfır çıkarken, asıl üzernde durulması ve göz önüne alınması gereken krtern/krterlern önem düzey artarak karar verme sürecnn başarısına olumlu katkı sağlamaktadır. Bulanıklığın verdğ sapma mktarı da eklendğnde aslında bazı ölçütlern göz önüne alınmayacak kadar az öneme sahp olduğunu ve bazılarının da asıl gözetlmes gereken krter ya da seçenek olduğunu vurgulamaktadır. Yasal düzenlemeler le zaman sürec arasında karşılıklı lşk olduğu düşünüldüğünden zaman süreçlerne göre yasal durumdak değşklklern tess yer seçmn nasıl etkledğnn de ncelenmes gerekmektedr. Bu nedenle her zaman sürecne göre yasal durumların karşılaştırılması stenmektedr. Bu karşılaştırma matrslernn karşılıklı etkleşm çersndek tüm ölçütler açısından yapılması sonucunda elde edlen değerler ağırlıksız süpermatrs yapısını oluşturacaktır. Tablo 4 te ağırlıksız süpermatrs yapısı sunulmuştur. Tablo 3 te sunulan gıda sektörüne yönelk yasal düzenleme durumlarından teşvklern yapılması kontrol ölçütüne göre zaman süreçlernn karşılaştırmasından elde edlen sonuçlar Tablo 4 tek 4. sütunun lk 3 değern oluşturmuştur. Brbrleryle etkleşm çnde olduğu düşünülen ölçütler arasında Tablo 3 te ve zleyen hesaplama yöntemne göre elde edlen sonuçlar Tablo 4 ün parçalarını meydana getrmştr.

18

19 Tablo 4: Ağırlıksız Süpermatrs Yapısı Zaman sürec Gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler Ana ölçütler Zaman sürec Gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler Ana ölçütler Kısa vade Orta vade Uzun vade Teşvklern yapılması Mesafe Herhang br değşklğn olmaması Çeştl kısıtlamaların getrlmes Trafk sıkışıklığı Talep potansyel Tess özellkler Yakın çevre ortamı Kısa vade , Orta vade ,333 0, Uzun vade ,333 0, Teşvklern 0, yapılması Herhangbr 0, değşklğn olmaması Çeştl kısıtlamaların getrlmes Mesafe , ,577 0, Trafk ,7 0, sıkışıklığı Talep 0,424 0,424 0,424 0,522 0,289 0,066 0,378 0,577 0,577 0,577 0,577 potansyel Tess 0,384 0,384 0,384 0, ,378 0,358 0,358 0,358 0,358 özellkler Yakın çevre 0,92 0,92 0,92 0, ,034 0,065 0,065 0,065 0,065 ortamı

20

21 Süpermatrs çersnde ana faktörlerden gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler ve zaman sürecne etk eden faktörler brden fazla olduğundan bu faktörler çnde kl karşılaştırma yaparak ağırlıklar belrlenmeldr. Ana faktörlerden zaman sürecne etk eden faktörler; gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler ve ana ölçütlerdr. Burada ağırlıklar frma le görüşmeler sonucunda sırasıyla 0,50 ve 0,50 olarak bulunmuştur. Gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler faktörüne etk eden faktörler se zaman sürec ve ana ölçütlerdr. Burada da ağırlıklar frma le görüşmeler sonucunda sırasıyla 0,50 ve 0,50 olarak bulunmuştur. Bu ağırlıklar le Tablo 4 tek ağırlıksız süpermatrsn lgl kısımları çarpılarak ağırlıklı süpermatrs elde edlr. Zaman sürec faktörü altında yer alan kısa vade sütunu le gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler satırlarındak değerlern ağırlıklı süpermatrstek değerlernn hesaplanması şu şeklde gösterleblr. Ağırlıklı süpermatrs yapısındak değer Ağırlıksız süpermatrs yapısındak değer * belrlenen ağırlık puanı Teşvklern yapılması 0,48 * 0,50 0,209 Herhang br değşklğn olmaması 0,582 * 0,50 0,29 Çeştl kısıtlamaların getrlmes 0 * 0,50 0 Bu şlemler sonucu elde edlen süpermatrs yapısı se Tablo 5 te verlmştr. Bu süpermatrsn matrs çarpımı alınarak sstem kararlı hale getrlmektedr. Bu şlem ardarda tekrarlandığında bell br lmt noktasında aynı sıradak tüm değerler aynı hale gelmekte ve sstemn kararlı olduğu sonucuna varılmaktadır. Ağırlıklı süpermatrs br markov geçş matrs olarak ele alınır ve uzun dönem geçş değerlern bulmak üzere değerler sabtlennceye kadar markov zncr hesaplanır. Böylece genel olarak, tüm ölçüt grupları çn son önem değerlern gösteren matrs (SN) hesaplanmış olur k, bu matrste sütunlar boyunca değerler brbrne eşttr. Sstemn kararlı yapısı Tablo 6 da verlmştr. Kararlı yapının ağırlıklı süpermatrs yapısından yararlanarak elde edlmes şlem formül 9 dak gbdr.

22 2 Aşkın ÖZDAĞOĞLU Tablo 5: Ağırlıklı Süpermatrs Yapısı Zaman sürec Gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler Ana ölçütler Zaman sürec Gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler Ana ölçütler Kısa Orta Uzun Teşvklern Herhang br Çeştl Mesafe Trafk Talep Tess Yakın vade vade vade yapılması değşklğn olmaması kısıtlamaların getrlmes sıkışıklığı potansyel özellkler çevre ortamı Kısa vade 0,000 0,000 0,000 0,000 0,67 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Orta vade 0,000 0,000 0,000 0,000 0,67 0,085 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Uzun vade 0,000 0,000 0,000 0,500 0,67 0,45 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Teşvklern yapılması 0,209 0,500 0,500 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Herhangbr değşklğn olmaması 0,29 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Çeştl kısıtlamaların getrlmes 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Mesafe 0,000 0,000 0,000 0,039 0,000 0,289 0,20 0,000 0,000 0,000 0,000 Trafk sıkışıklığı 0,000 0,000 0,000 0,000 0,356 0,79 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Talep potansyel 0,22 0,22 0,22 0,26 0,45 0,033 0,378 0,577 0,577 0,577 0,577 Tess özellkler 0,92 0,92 0,92 0,66 0,000 0,000 0,378 0,358 0,358 0,358 0,358 Yakın çevre ortamı 0,096 0,096 0,096 0,035 0,000 0,000 0,034 0,065 0,065 0,065 0,065

23 Tablo 6: Kararlı Yapı Zaman sürec Gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler Ana ölçütler Zaman sürec Gıda sektörüne yönelk yasal düzenlemeler Ana ölçütler Kısa vade Orta vade Uzun vade Teşvklern yapılması Mesafe Herhang br değşklğn olmaması Çeştl kısıtlamaların getrlmes Trafk sıkışıklığı Talep potansyel Tess özellkler Kısa vade 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Orta vade 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Uzun vade 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Teşvklern 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 yapılması Herhangbr 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 değşklğn olmaması Çeştl 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 kısıtlamaların getrlmes Mesafe 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Trafk 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 sıkışıklığı Talep 0,577 0,577 0,577 0,577 0,577 0,577 0,577 0,577 0,577 0,577 0,577 potansyel Tess 0,358 0,358 0,358 0,358 0,358 0,358 0,358 0,358 0,358 0,358 0,358 özellkler Yakın çevre 0,065 0,065 0,065 0,065 0,065 0,065 0,065 0,065 0,065 0,065 0,065 ortamı Yakın çevre ortamı

24 2 Aşkın ÖZDAĞOĞLU Bundan sonrak aşamada alt ölçütlern bağlı bulunduğu ana ölçütlere göre karşılaştırılması yapılacaktır. Bunun çn lk olarak mesafe ana ölçütüne lşkn alt ölçütlern kl karşılaştırmaları yapılmış ve elde edlen değerlerden bulanık değerlendrme matrs hazırlanmıştır. Zaman ve yasal düzenlemeler le karşılıklı lşk çnde bulunan ana ölçütler le bunların alt ölçütlernn ağırlıkları bulunduktan sonra herbr alt ölçüt açısından alternatf kuruluş yerlernn karşılaştırılması gerekmektedr. İlk olarak büfelere olan uzaklık açısından 4 alternatf kuruluş yernn karşılaştırması yapılmıştır. Büfelere olan uzaklık açısından alternatf kuruluş yerlernn karşılaştırılması tüm alt ölçütler açısından yapılarak ağırlıklar bulunacaktır. VII. Sonuç, Önerler, Değerlendrme A. Sonuç Ana ölçütler, alt ölçütler ve alternatf kuruluş yerlernn alt ölçütlere lşkn önem düzeyler kullanılarak her br alternatfn genel önem düzey bulunur. Ana ölçütlern ağırlıkları Tablo 7 de verlmştr. Tablo 7: Ana Ölçütlern Önem Düzeyler Ana ölçüt Önem düzey Mesafe 0 Trafk sıkışıklığı 0 Talep potansyel 0,577 Tess özellkler 0,358 Yakın çevre ortamı 0,065 Karşılıklı lşkler göz önüne alınarak Bulanık ASS yöntem kullanıldığından tessn kuruluş yernde mesafe ve trafk faktörlernn uzun vadede dğer ana ölçütlere göre önem taşımadığı, kararlı yapı matrsnden de görülmüştür. Her br ana ölçüte lşkn alt ölçütlern kend çndek önem düzeyler lk bulanık değerlendrme matrsndek gb hesaplamalar yapılarak bulunur. Tablo 8: Trafk Sıkışıklığı Ana Ölçütü Açısından Alt Ölçütlere İlşkn Bulanık Değerlendrme Matrs Trafk Sıkışıklığı Park yer Taşıt Alternatf açısından mkanları yoğunluğu yolların varlığı Park yer mkanları 2/7 /3 2/5 2/7 /3 2/5 Taşıt yoğunluğu 5/2 3 7/2 5/2 3 7/2 Alternatf yolların 5/2 3 7/2 2/7 /3 2/5 varlığı

25 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 3 Hesaplamalar sonucu bu matrsten elde edlen ağırlık değerler aşağıdak şekldedr. W {0; 0,907; 0,093} Bu hesaplamalar dğer ana ölçütler açısından da yapılarak Tablo 9 dak yerel önem düzeyler elde edlr. Genel önem düzeylern hesaplanması se ana ölçütün önem düzey le lgl alt ölçütün yerel önem düzeynn çarpılması le yapılır. Örneğn yakın çevre ortamı ana ölçütü altında yer alan rakp frmaların varlığı alt ölçütünün genel önem düzeynn bulunması çn şu hesaplama yapılır. Rakp frmaların varlığı alt ölçütü genel önem düzey Yakın çevre ortamı ana ölçütü önem düzey * Rakp frmaların varlığı alt ölçütü yerel önem düzey 0,065 * 0,525 0,034 Tablo 9: Alt Ölçütlern Önem Düzeyler Önem düzey Alt ölçüt Önem düzey (Yerel) Önem düzey (Genel) Mesafe 0 Büfelere olan uzaklık 0,78 0 Lokantalara olan uzaklık 0 0 İhale fırsatları nedenyle 0,22 0 asker brmlere olan uzaklık Dğer unlu mamül alan 0 0 frmalara uzaklık Trafk sıkışıklığı 0 Park yer mkanları 0 0 Taşıt yoğunluğu 0,907 0 Alternatf yolların varlığı 0,093 0 Tess özellkler 0,358 Metrekare 0 0 Şekl 0 0 Ana caddeye uzaklık 0 0 Talep potansyel Yakın ortamı çevre 0,577 0,065 Fyat 0,358 Yüksek düzeyde talep 0,577 Orta düzeyde talep 0 0 Düşük düzeyde talep 0 0 Rakp frmaların varlığı 0,525 0,034 Bakım-onarım kolaylıkları 0 0 Ener olanakları 0,475 0,03 Tamamlayıcı ürün sunan frmaların varlığı 0 0 Bu tablodak verler ncelendğnde br frmanın kuruluş yer kararı verldğnde tessn alım malyet olarak fyatının, o bölgedek talep potansyelnn, rakp frmaların ve 24 saat kesntsz çalışan ve günde 5 ton malzeme akışı olan br frma çn ener olanaklarının kuruluş yer kararında temel olduğunu ve dğer faktörlern bu faktörler karşısında uzun vadede hmal edleblr önem düzeylerne sahp olduğu görülmektedr.

26 4 Aşkın ÖZDAĞOĞLU Zaman ve yasal düzenlemeler le karşılıklı lşk çnde bulunan ana ölçütler le bunların alt ölçütlernn ağırlıkları bulunduktan sonra herbr alt ölçüt açısından alternatf kuruluş yerlernn karşılaştırılması gerekmektedr. İlk olarak büfelere olan uzaklık açısından dört alternatf kuruluş yernn karşılaştırması yapılmıştır. Bu karşılaştırma verlerne göre oluşturulan bulanık değerlendrme matrs Tablo 0 da gösterlmştr. Tablo 0: Büfelere Olan Uzaklık Alt Ölçütü Açısından Alternatf Kuruluş Yerlerne İlşkn Bulanık Değerlendrme Matrs Bakırköy Kadıköy Üsküdar Büyük çekmece Büfelere Olan Uzaklık Bakırköy 5/2 3 7/2 5/2 3 7/2 5/2 3 7/2 Kadıköy 2/7 /3 2/5 5/2 3 7/2 5/2 3 7/2 Üsküdar 2/7 /3 2/5 2/7 /3 2/5 5/2 3 7/2 Büyük çekmece 2/7 /3 2/5 2/7 /3 2/5 2/7 /3 2/5 Hesaplamalar sonucu bu matrsten ağırlık değerler W {0,684; 0,36; 0; 0} olarak elde edlmştr. Bu hesaplamalar dğer alternatfler açısından da yapılarak Tablo dek önem düzeyler elde edlr. Tablo de bulunan değerler Tablo 9 da gösterlmş olan her br alt ölçütün genel önem düzey le çarpılarak alternatflern genel önem düzeyler elde edlr. Bu şlemler sonucu 4 alternatf kuruluş yernn her br alt ölçüte göre elde ettkler önem düzeyler ve genel toplamları Tablo 2 de gösterlmştr. Tablo 2 dek genel önem düzeyler sütunu Tablo 9 da bulunan alt ölçütlere lşkn genel önem düzeylerdr. Bu alt ölçütlere lşkn genel önem düzeyler Tablo de verlen alternatflern önem düzey le çarpılarak genel önem düzey bulunur. Buna lşkn br örnek vermek gerekrse fyat alt ölçütü açısından alternatflern elde ettkler önem düzeyler şu şeklde hesaplanablr. Fyat alt ölçütü genel önem düzey Fyat alt ölçütü önem düzey * Bakırköy alternatfnn fyat açısından önem düzey 0,358 * 0,684 0,245

27 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 5 Tablo : Alternatflern Önem Düzeyler Alt ölçüt Bakırköy Kadıköy Üsküdar Büyük çekmece Büfelere olan uzaklık 0,684 0, Lokantalara olan uzaklık 0,586 0, İhale fırsatları nedenyle asker brmlere olan uzaklık 0,684 0, Dğer unlu mamül alan 0,468 0,422 0, 0 frmalara uzaklık Park yer mkanları 0,25 0,25 0,25 0,25 Taşıt yoğunluğu 0,062 0,244 0,347 0,347 Alternatf yolların varlığı 0,684 0, Metrekare 0,684 0, Şekl 0,468 0,422 0, 0 Ana caddeye uzaklık 0,684 0, Fyat 0,684 0, Yüksek düzeyde talep 0,684 0, Orta düzeyde talep 0,684 0, Düşük düzeyde talep 0 0,78 0,4 0,4 Rakp frmaların varlığı 0,684 0, Bakım-onarım kolaylıkları 0,684 0, Ener olanakları 0,684 0, Tamamlayıcı ürün sunan frmaların varlığı 0,684 0, Alternatf kuruluş yerlernn aldığı puanlar alt ölçütlern önem düzeylerne göre düzenlendkten sonra aldıkları puanlar Tablo 2 de gösterlmştr. Tablo 2: Alternatflern Genel Önem Düzeyler Alt ölçüt Önem düzey Bakırköy Kadıköy Üsküdar Büyük çekmece (Genel) Büfelere olan uzaklık Lokantalara olan uzaklık İhale fırsatları nedenyle asker brmlere olan uzaklık Dğer unlu mamül alan frmalara uzaklık Park yer mkanları

28 6 Aşkın ÖZDAĞOĞLU Tablo 2: Alternatflern Genel Önem Düzeyler Taşıt yoğunluğu Alternatf yolların varlığı Metrekare Şekl Ana caddeye uzaklık Fyat 0,358 0,245 0,3 0 0 Yüksek düzeyde talep 0,577 0,395 0, Orta düzeyde talep Düşük düzeyde talep Rakp frmaların varlığı 0,034 0,023 0,0 0 0 Bakım-onarım kolaylıkları Ener olanakları 0,03 0,02 0, Tamamlayıcı ürün sunan frmaların varlığı Genel puan 0,684 0, Frma İstanbul da yen yatırım yapma kararında Bakırköy ve Kadıköy alternatflerne yoğunlaşmış Üsküdar ve Büyükçekmece alternatflern elemştr. B. Değerlendrme ve Önerler Gıda Maslow un htyaçlar hyerarşs kuramında da belrtldğ gb nsanların en temel gereksnmdr. Bu nedenle gıda sektörü dğer sektörlere göre üretmde dalgalanmaların daha az olduğu br alandır denleblr. Ancak günümüzün gderek ağırlaşan rekabet koşullarında, üretm anlayışları ve tüketc stek ve beklentler hızla değşmekte ve bu beklentler temel gıda sektörünü de etks altına almaktadır. Endüstr devrmnn lk aşamalarında üretmn yetersz olmasından kaynaklanan üretm anlayışı, yern sırasıyla Daha y br fare kapanı yaparsanız, dünya ayağınıza gelr. sloganıyla özdeşleşen ürün anlayışına bırakmıştır. Ardından pazarlama araçlarını kullanarak şletme amaçlarına ulaşmayı düşünen satış anlayışına br geçş yapılmış ve onu tüketc steklern tatmn ederek şletme amaçlarına ulaşmayı düşünen müşter odaklı pazarlama anlayışı zlemştr. Gıda mamullerndek cazp kar oranları da sektöre yen frmaların grmesne neden olmakta bu da frmaların üretm anlayışlarını değştrmelerne yol açmaktadır. Dolayısı le yen frmalar açılmakta, mevcut frmalar se şubeleryle büyümeye çalışmaktadır. Bu çalışmada İstanbulda şube açma amacında olan br gıda frması çn krterler belrlenmş ve alternatfler

29 İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 22 Ocak 2008 Sayı: 7 analz edlmştr. Uygulama sonucunda aşağıdak değerlendrmelern yapılması uygun olur. Atıl kapaste le çalışan maknelern İstanbul da kurulacak tesse aktarılması le daha düşük yatırım malyet le pyasaya grmek mümkün olur. Farklı pazarlarda faalyet göstererek hale fırsatlarını yakalamak, frma açısından hayat br öneme sahptr. Doğru br kuruluş yer seçm, frma açısından br rekabet avantaı getrecek ve rakplere karşı br üstünlük sağlayacaktır. Oluşturulan modeln, gelştrlmeye açık yönler hala mevcuttur. Bunlar, şu şeklde fade edleblr. Oluşturulan formun yapısı hakkında çeştl kademelerdek karar verclere eğtmler verlerek farklı durumlarda da kullanılmasına mkan sağlanablr. Bu tür br kararın ne kadar masraflı olduğu düşünülürse, mevcut halnde yapılablecek küçük değşklklerle üretmn maksmum hang sevyeye çıkableceğ tespt edlerek çeştl asker halelere grme konusunda sağlıklı karar almaya yardımcı olablr. İlgl koşullarda çözülen tess yer seçm problem çn yukarıda ayrıntısı verlen başarılı ve terch edlen sonuçlar elde edlmş, problemn ortaya çıktığı frma tarafından uygulamaya değer bulunmuştur. Bulanık ASS yöntem, klask ASS ve AHS yöntemne göre henüz yen uygulanmaya başlamış ve özellkle tess yer seçmnde hç uygulanmayan yöntem, brçok araştırmacı çn henüz gelşme aşamasındadır. Öncek bölümlerde uluslararası lteratürde yer alan bulanık ASS çalışmalarına yer verlerek yöntemn yenlğ ortaya konmuştur. Verlen koşullarda çözülmeye çalışılan tess yer seçm problem çn de br örnek olacağı düşünülmektedr. Kaynaklar Agarwal, Ashsh. Shankar, Rav. Twar, M.K. (2006). Producton, Manufacturng And Logstcs Modelng The Metrcs Of Lean, Agle And Leagle Supply Chan: An Anp-Based Approach. European Journal Of Operatonal Research Badr, M.A. (999). Combnng The Analytc Herarchy Process And Goal Programmng For Global Faclty Locaton Allocaton Problem, Internatonal Journal Of Producton Economcs, 62 (3), Berman, O., Drezner, Z. (200).Wesolowsky, G.O., Locaton Of Facltes On A Network Wth Groups Of Demand Ponts, IIE Transactons, 33 (8), Bozbura, F. Tunc, Beşkese, Ahmet. Kahraman, Cengz. (2006). Prortzaton Of Human Captal Measurement Indcators Usng Fuzzy AHP. Expert Systems Wth Applcatons. (Baskıda makale)

30 8 Aşkın ÖZDAĞOĞLU Bozbura, F. Tunc. Beşkese, Ahmet. (2006). Prortzaton Of Organzatonal Captal Measurement Indcators Usng Fuzzy AHP. Internatonal Journal Of Approxmate Reasonng. (Baskıda makale) Butt, S.E., Cavaler, T.M. (996). Effcent Algorthm For Faclty Locaton n The Presence Of Forbdden Regons, European Journal of Operatonal Research, 90(), Canel, C., Khumawala, B.M., Law, J. (200). Loh, A., Algorthm For The Capactated, Mult-Commodty Mult-Perod Faclty Locaton Problem, Computers And Operatons Research, 28 (5), Chen, Hsng Hung. Lee, Amy H.I. Tong, Yunhuan. (2006b). Analyss Of New Product Mx Selecton At TFT-LCD Technologcal Conglomerate Network Under Uncertanty. Technovaton Chen, Zhen. Clements-Croome, Derek. Hong, Ju. L, Heng. Xu, Qan. (2006a). A Multcrtera Lfespan Energy Effcency Approach To Intellgent Buldng Assessment. Energy And Buldngs Cheng, An-Chn. Chen, Chung-Jen. Chen, Cha-Yon. (2006). A Fuzzy Multple Crtera Comparson Of Technology Forecastng Methods For Predctng The New Materals Development. Technologcal Forecastng & Socal Change. (Baskıda makale) Chung, Shu-Hsng. Lee, Amy H.I. Pearn, W.L. (2005). Analytc Networkprocess (ANP) Approach For Product Mx Plannng In Semconductor Fabrcator. Int. J. Producton Economcs Comley, W.J. (995). Locaton Of Ambvalent Facltes: Use Of A Quadratc Zero-One Programmng Algorthm, Appled Mathematcal Modelng, 9 (), Demr, M. Hulus. Gümüşoğlu, Şevknaz. (2003): Üretm Yönetm İşlemler Yönetm. Beta Basım Yayım Dağıtım A.Ş. Istanbul Drezner, T. Drezner, Z. (2007). The Gravty P-Medan Model. European Journal Of Operatonal Research 79, Gemtz, A., Tshrntzs, V.A., Chrstou, O., Petalas C. (2007). Use Of GIS n Stng Stablzaton Pond Facltes For Domestc Wastewater Treatment. Journal Of Envronmental Management, 82, Gu, Xangba. Zhu, Qunxong. (2004). Fuzzy Mult-Attrbute Decson-Makng Method Based On Egenvector Of Fuzzy Attrbute Evaluaton Space. Decson Support Systems. Huang, Ch-Cheng. Chu, Pn-Yu. Chang, Yu-Hsu. A Fuzzy AHP Applcaton In Government-Sponsored R&D Proect Selecton. Omega. (Baskıda makale) Huang, Jh-Jeng. Tzeng, Gwo-Hshung. Ong, Chorng-Shyong. (2005). Multdmensonal Data In Multdmensonal Scalng Usng The Analytc Network Process. Pattern Recognton Letters Kahaleka, L. Phllps, L., Usng ANP Methodology For The Analyss, Evaluaton And Recommendaton Of Courses Of Acton Based On