Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 47, Haziran 2017, s

Transkript

1 Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 47, Haziran 2017, s Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date Dr. Halit Alper TAYALI İstanbul Üniversitesi, İşletme Fakültesi, Üretim halper.tayali@istanbul.edu.tr TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE WASPAS YÖNTEMİ Öz İşletmelerin tedarik zincirleri için en uygun tedarikçileri belirlemesi ile talebe uygun arzı sunmaları, rekabet edebilirlik açısından stratejik önem taşımaktadır. Tedarikçi seçimi probleminin çok kriterli yapısı, bu problemin çok kriterli karar verme yöntemleri ile modellenip incelenmesine olanak sağlamaktadır. Bu çalışmada, tedarikçi seçimini etkileyen kriterler ile tedarikçi alternatifleri arasındaki etkileşimi göz önünde bulundurarak işletmelere karar alma süreçlerinde destek olmak amacıyla kullanılan çok kriterli karar verme yöntemleri ile ilgili temel bilgiler aktarılmaktadır.çok kriterli karar verme yöntemlerinden Ağırlıklı Toplam ve Ağırlıklı Çarpım modellerinin bir katsayı ile bütünleştirilmesi sonucunda geliştirilen WASPAS (Bütünleşik Ağırlıklı Toplam ve Çarpım Yöntemi) etkin bir çok kriterli karar verme yöntemidir. WASPAS teorisinin tanıtıldığı bu çalışmada, bir tedarikçi seçimi probleminin bu yöntem ile çözümü aktarılmakta ve karşılaştırmalı sonuçlar değerlendirilmektedir. Anahtar kelimeler: WASPAS, Tedarikçi Seçimi, Üretim Yönetimi, Çok Kriterli Karar Verme

2 WASPAS METHOD ON SUPPLIER SELECTION Abstract Selection of an optimal supplier along the supply chain is strategically important for those companies that strive to match supply with demand. Multicriteria nature of the supplier selection problem enables the modelling of the problem by multicriteria decision-making methods. By taking into consideration the interaction between alternative suppliers and the criteria that effect the selection, this study provides background information about multicriteria decision making methods that support companies in decision-making processes.waspas (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) method is a relatively new and efficient multicriteria decision making method that integrates the basic multicriteria decision making methods of the Weighted Sum and Weighted Product models. This study introduces the theory of WASPAS, the solution of a supplier selection problem with this method and evaluates the comparative results. Keywords: WASPAS, Supplier Selection, Operations Management, Multicriteria Decision Making 1. Giriş Doğayı anlama çabaları ile gelişen matematik, sosyal bilimlerdeki problemlerin çözümü için çeşitli araçlar sunmaktadır. Bir sistem, bir nesne veya bir fikrin temsili ile bir gerçeği açıklamayı ve öngörüde bulunmayı amaçlayan soyut anlatım biçimleri olan matematiksel modeller, optimizasyon teorisinin bileşenlerindendir. Optimizasyon teknikleri, modellerdeki fonksiyonların maksimum ve minimumlarını inceleyerek karar verme süreçlerini yönlendirmektedir. Süreçlerin etkinliğini artırmayı amaçlayan ve disiplinlerarası bir çalışma sahası olan yöneylem araştırması, optimizasyon tekniklerinin işletme, ekonomi, sanayi, ticaret, hizmet, yönetim ve organizasyon ile ilgili üretim problemlerine uygulanması olarak tanımlanmaktadır. İşletmelerde maliyet minimizasyonu ile kâr maksimizasyonu kapsamındaki görev çizelgeleme, stok politikaları, yerleşim kararları vb. karar süreçlerini inceleyen optimizasyon teknikleri; analitik, yapay zekâ tabanlı sezgisel ya da benzetim modellerinde kullanılmaktadır. Modellerin çözümlerine ise analitik, nümerik, benzetim ile yapay zeka tabanlı ve sezgisel yöntemler ile ulaşılmaktadır. Modern bilim ve mühendislikte karşılaşılan pek çok optimizasyon probleminin analitik çözümü olmadığından, bu tip problemlerin model ve çözüm aşamalarında nümerik yöntemler kullanılabilmektedir. Fonksiyonları, yapıları, içerdiği bilgi veya zaman esası gibi farklı kavramlara göre sınıflandırılan modeller, sistem verimini iyileştirme amacıyla işletmelerin kararlarında önem taşımaktadır. Sistem performansını etkileyen kararlara ilişkin deneylerin sistemi temsil eden sayısal model üzerinde yürütülmesi doğrudan mevcut sistem üzerinde yapılmasından daha ucuzdur. Karar vericiler, çeşitli amaçlar doğrultusunda, birbirlerini etkileyen kriter ve alternatiflerden oluşan veri noktalarını inceleyerek en iyi karara ulaşmak istemektedir. Olası alternatifler arasından en uygun tercihi belirlemek için, özellikle 20. Yüzyılın ikinci yarısından itibaren sayısız matematiksel model ve çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri tasarlanmaktadır. 369

3 ÇKKV yöntemleri ailesi karar vericileri seçim, sıralama ya da sınıflama yoluyla optimal tercihe yönlendirmektedir (Vassilev, Genova ve Vassileva, 2005). Tüm işletmeler için sürdürülebilirliğin temel koşulu müşteri memnuniyetidir. Üretim aktörleri arasındaki süreçleri tanımlayan tedarik zincirlerini tasarlayarak rekabet eden işletmelerin en uygun tedarikçileri seçmesi, müşteri memnuniyeti için önemli bir başlangıç noktasıdır. Bu çalışmada çok kriterli bir seçim süreci içeren tedarikçi seçimi problemi tanıtılarak bu problemin ÇKKV yöntemlerinden WASPAS (İng., Weighted Aggregated Sum Product Assessment, Bütünleşik Ağırlıklı Toplam ve Çarpım Yöntemi) ile analizi aktarılmaktadır. 2. Tedarikçi Seçimi Problemi Üretim işletmelerindeki fonksiyonlar çeşitli başlıklar altında incelenmektedir. Kapasite planlama, iş sıralama, stok yönetimi ve diğer tüm çeşitli üretim problemlerine ilişkin çözümler, işletmelerin farklı bölümlerin koordinasyonu ile geliştirilmektedir. Örneğin, bir işletmede talep tahminleri ile ilgili çalışmalar muhasebe, satış, pazarlama ile üretim planlama ve kontrol bölümlerinin birbirlerine temin ettikleri bilgiler ile gerçekleşebilmektedir (Kobu, 2010). İşletmedeki iç müşterilerden tedarik zincirindeki dış müşterilere doğru her kademede devam eden üretim süreçlerindeki bütünleşik faaliyetler, talebe uygun arzı sunan işletmelerin rekabet edebilmesi açısından yüksek düzeyde önem taşımaktadır. 20. Yüzyılda odak noktası operasyonların etkinliği olan merkezileştirilmemiş depolama ve taşıma faaliyetlerinden, 21. Yüzyılda vizyonu, amaçları ve hedefleri ile ortaklıkların pazarı değerlendirdiği tedarik zinciri faaliyetlerine doğru evrilen tedarik fonksiyonu, işletmelerin mikro çevre faktörlerinden olup üretim faktörlerinin istenen kalifikasyonlarda ve doğru zamanda hazır bulundurulması ile üretim veya montaj hattı, depo veya tüketiciye taşınmasına dair tüm faaliyetleri kapsamaktadır. Ham madde tedarikçileri, üreticiler, dağıtım şirketleri, perakendeciler veya hizmet sağlayıcılar gibi pek çok işletme tedarik zincirinde yer alabileceği gibi zincirdeki bir müşteri bir diğer müşterinin tedarikçisi olabilmektedir (Süer, 2013). Örneğin bir ketçap fabrikası tedarik zincirini tasarlarken domates yetiştiricilerini, domates ayırma istasyonlarını, domates salça fabrikalarını, dağıtıcıları, perakende depoları ve tüketicileri değerlendirmekte ve rekabetçi işletme ilkeleri gereğince tedarik zincirini tasarlarken maliyet azaltıcı ve performans geliştirici unsurları gözetmektedir (Krajewski vd. 2013). 370 İşletmeler tedarikçi seçerken pek çok kriteri göz önünde bulundurmaktadır. İşletmelerin planlama faaliyetlerinde stratejik önemi haiz tedarikçi seçimi, nitel veya nicel kriterler içeren bir çok kriterli karar problemi gibi incelenebilmektedir. Vanteddu vd. (2011) tedarikçi seçimi ve yönetimi ile ilgili literatürü; tedarikçi performans ölçütleri ile ilgili çalışmalar, tedarikçi değerlendirme yöntemleri ile ilgili çalışmalar ve tedarikçi seçimi probleminin bir optimizasyon probleminin parçası olarak incelendiği çalışmalar olarak üç sınıfa ayırmış, tedarikçi seçimini etkileyen en önemli kriterleri teslimat, fiyat, çözüm üretebilme ve hizmet kalitesi ile ilgili kriterler olarak belirtmiştir. Verimli ve uyumlu tedarik zincirlerinin tasarım özelliklerini inceleyen Krajewski vd. (2013) de etkin bir tedarik zincirindeki tedarikçi seçim kriterlerini düşük fiyat, tutarlı kalite ve zamanında teslim; tepkisel bir tedarik zincirindeki tedarikçi seçim kriterlerini ise hızlı teslim süresi, kişiselleştirilmiş çeşitlilik, hacim esnekliği ve üst düzeyde kalite olarak tanımlamıştır.

4 3. Tedarikçi Seçimi Probleminin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Analizi Matematik, bilgisayar, enformatik ve karar teorisi literatürleri ile etkileşim halindeki ÇKKV yöntemlerinin sosyal bilimler ve işletme literatüründe geniş bir uygulama sahası bulunmaktadır. Sınıflandırma, sıralama veya seçim problemlerindeki olası alternatif çözümleri, karar kriterlerine göre değerlendiren ÇKKV modelleri, işletme ve ekonomi bilimlerindeki çok kriterli karar problemlerinin modellenmesi ve çözümü için kullanılmaktadır. Gerçek zamanlı karmaşık problemleri inceleyerek çeşitli kriterlere göre optimal alternatifi belirleyen ÇKKV uygulamalarını beş farklı uluslararası veri tabanından derleyen Ağaç ve Baki (2016) son yıllardaki ÇKKV uygulamalarındaki artışa ve bu uygulamalarda en fazla AHP yönteminin kullanıldığına dikkat çekmiştir. ÇKKV yöntemlerinin çok amaçlı ve çok kriterli modeller olarak iki kategoriye ayrıldığını belirten Ersöz ve Kabak (2010) savunma sanayi uygulamalarındaki çok kriterli karar verme yöntemlerini derlemiştir. Genellikle herhangi bir istatistiksel analiz ile test süreci içermeyen ve tüm alternatiflerin kriter değerlerini aynı potada eriterek karar vericiyi optimal tercihe yönlendiren ÇKKV modelleri; yargı, sezgi, tecrübe ve tercihleri betimleyen soyut bir dil ile mantıksal modeli çözümleyen bir metodoloji sunmaktadır (Tsoukiàs, 2008). Klasik karar teorisine alternatif bir yaklaşım sunan ve en sık kullanılan ÇKKV yöntemlerinin yapısal özelliklerine ilişkin Brauers ve Zavadskas'nin (2012) karşılaştırmalı değerlendirmesi Tablo 1 de belirtilmiştir. Geniş bir uygulama alanı olan ÇKKV modelleri, matematiksel altyapılarındaki farklılıklardan ötürü aynı problem için farklı çözümler üretebilmektedir (Özcan vd. 2011). 371

5 Tablo 1. Çeşitli ÇKKV yöntemlerinin karşılaştırmalı yapısal özellikleri (Brauers ve Zavadskas, 2012) ÇKKV Veri Yöntemin Hesaplama Hesaplama Yöntemin yöntemi tipi sadelik derecesi içeriği süresi kararlılık derecesi AHP Nicel veya nitel Çok karmaşık Çok yüksek Çok uzun Zayıf ELECTRE Nicel veya nitel Karmaşık Normal Uzun Orta PROMETHEE Nicel veya nitel Karmaşık Normal Uzun Orta TOPSIS Nicel Karmaşık Normal Normal Orta VIKOR Nicel Basit Normal Kısa Orta MOORA Nicel Çok basit Çok düşük Çok kısa İyi Tervonen vd. (2009) ÇKKV modellerinde genellikle yapılan ilk hesaplama işlemi olan kriter ağırlıklandırmasının ÇKKV yöntemlerindeki en zor aşama olduğunu belirtmiştir. Çok kriterli karar analizi problemleri için çözüm öneren ÇKKV modelleri, bu ağırlıklandırma aşamasında diğer ÇKKV yöntemleri ile bütünleştirilebilmektedir. Örneğin Samut (2014), OECD ülkelerinin eğitim performanslarını incelediği çalışmasında, iki aşamalı ÇKKV yönteminin ilk adımında AHP yöntemi ile kriterleri ağırlıklandırmış, sonraki aşamada ise TOPSIS yöntemi ile ülkelerin göreceli performanslarını sıralamıştır. 372 ÇKKV yöntemleri, alternatiflerin göreli performans ölçümü için kullanıldığı gibi, işletmelerdeki makine ve teçhizat, tamir-bakım yöntemi seçimi ile kalite, satın alma ve proje karar süreçleri gibi çeşitli planlama ve yürütme faaliyetlerinde de kullanılmaktadır (Dinçer ve Görener, 2011). Üretim sistemleri süreçlerinde kuruluş yeri seçimi probleminden (Timor, 2011) çizelgeleme problemine (Momoh ve Zhu, 2003) dek geniş bir uygulama sahası olan ÇKKV yöntemleri, tedarikçi seçimi problemi için de kullanılmaktadır. Tedarikçi seçimi probleminin çok kriterli yapısı, işletmeler için stratejik önemi yüksek olan bu problemin ÇKKV yöntemleri ile modellenip incelenmesini mümkün kılmaktadır. Tedarikçi seçimi probleminin yapısının birbirine zıt, nitel veya nicel kriterden oluşan çok kriterli bir karar alma problemi olduğunu belirten Özdemir (2010), Türkiye otomotiv endüstrisindeki bir işletmede ürün gruplarına uygun tedarikçi seçimi problemini AHP yöntemi ile incelemiştir. Göktürk vd. (2011) VIKOR yöntemi ile bir makine üreticisinin tedarikçilerini performanslarına göre değerlendirirken kriter ağırlıklandırma aşamasında AAS yöntemini kullanmıştır. Literatürde tedarikçi seçimi problemini ÇKKV yöntemleri ile inceleyen diğer çalışmalar da bulunmaktadır: Barbarosoğlu ve Yazgaç (1997), Dağdeviren ve Eren (2001), Tam ve Tummala (2001), Kahraman vd (2003), Liu ve Hai (2005), Soner ve Önüt (2006), Küçük ve Ecer (2007), Dağdeviren ve Erarslan (2008), Lixin vd. (2008), Özyörük ve Özcan (2008), Sevkli vd. (2008), Özdemir ve Deste (2009), Shahanaghi ve Yazdian (2009), Sanayei vd. (2010), Fazlollahtabar (2011), Öztürk vd. (2011), Supçiller ve Çapraz (2011), Akyüz (2012), Kocaoğlu vd. (2013), Şenkayas ve Hekimoğlu (2013) ile Kara (2017).

6 Tedarikçi Seçimi Probleminin WASPAS Yöntemi ile Analizi Zavadskas vd.'nin (2012) geliştirdiği WASPAS (İng., Weighted Aggregated Sum Product Assessment ) yöntemi, temel ÇKKV modellerinden Ağırlıklı Toplam (İng. Weighted Sum, WS, AT) ve Ağırlıklı Çarpım (İng. Weighted Product, WP, AÇ) modellerini bir katsayı ile bütünleştirerek çok kriterli veri setindeki en uygun tercihi belirlemektedir. Herhangi bir ÇKKV problemindeki adet alternatif ve adet kriter ile bu veri setindeki alternatifin kritere göre değerini temsil eden değerlerinden oluşan karar matrisi:, kriterin veri setindeki göreceli ağırlığını belirtmek üzere; Denklem (1) ile hesaplanan veri setindeki alternatifin AT modeli ile belirlenen ağırlıklı toplam skorunu tanımlamaktadır (Zavadskas vd., 2012; Chakraborty ve Zavadskas, 2014): 373 AT modeli ÇKKV problemindeki alternatifleri ağırlıklı çarpımlarının toplam değerlerine göre sıralamaktadır. AÇ modeli ise alternatifleri çarpma işlemi sonucundaki değerlerine göre sıralamaktadır: Sıralama doğruluğu ile karar verme sürecinin etkinliğini artırmak için AT modelince üretilen ağırlıklı ile AÇ modelince üretilen ağırlıklı skorlarının eşit ağırlık ile bütünleştirilmesi: Denklem (3) ü Denklem (4) te bütünleştirme katsayısı ( ) ile genelleştiren WASPAS modeli, AT ve AÇ modellerini bir araya getirmektedir. Böylelikle, Denklem (4) te 0 ve 1 arası değer alan bütünleştirme katsayısı 0 ise WASPAS modeli AÇ modeline, ise WASPAS modeli AT modeline sadeleşmektedir:

7 ÇKKV modelleri alternatiflerin birbirleri ile çelişen kriterlere -örneğin maliyet ve faydailişkin gözlem değerlerini ölçüm etkisinden arındırmak ve bu sayısal değerleri aynı potada değerlendirmek için genellikle normalizasyon işlemleri içermektedir. Literatürde çeşitli normalizasyon tekniklerinin ÇKKV yöntemlerine etkileri hakkında çalışmalar mevcuttur (Özdağoğlu, 2013). WASPAS modelinde ise doğrusal normalizasyon kullanılmaktadır (Zavadskas vd., 2012). Tedarikçilerin seçimi problemini ÇKKV yöntemleri ile inceleyen çalışma sayısının oldukça fazla olmasına rağmen problemi WASPAS yöntemi ile inceleyen çalışmaların sayısı -bu yöntemin henüz yeni geliştirilmiş olması nedeniyle- oldukça sınırlıdır. Örneğin Türkçe literatürde WASPAS modeli ile ilgili herhangi bir çalışma gözlemlenememekte, ancak AT ve AÇ modelleri ile seçim problemlerini inceleyen çeşitli çalışmalar literatürde yer almaktadır. Krajewski vd. (2013) olası tedarikçiler arasından en uygun tedarikçiyi zamanında teslim, tutarlı kalite ve çevresel hassasiyetler gibi çeşitli seçim kriterleri doğrultusunda AT modeli ile belirlemiştir. Mateo (2012) ise AÇ modeli ile elektrik üreten dört biyoyakıt tesisinin performanslarını ilgili kriterlere göre değerlendirmiştir. Chakraborty ve Zavadskas (2014) WASPAS yöntemini üretim sistemlerindeki sekiz farklı karar problemi için uygulamıştır. AT ve AÇ modelleri ile karşılaştırıldığında hem matematiksel sadeliği hem de daha doğru sıralama sonuçları üretmesi nedeniyle WASPAS yönteminin etkin bir ÇKKV yöntemi olduğunu belirten Chakraborty vd. (2015) ise üretim alanındaki beş farklı seçim problemi için WASPAS yöntemini uygulamıştır. Her iki çalışma da bütünleştirme 374 katsayısının yöntemdeki etkinliği ve sıralama sonuçlarına etkilerini incelemiştir. İnşaat sektöründeki tedarikçi seçimi problemini inceleyen Zavadskas vd. (2015) WAS- PAS yöntemini gri analiz ile bütünleştirerek yeni bir ÇKKV yöntemi geliştirmiştir. Ghorabaee vd. (2016) yeşil tedarik zinciri yönetiminin amacının tüm zincir faaliyetlerindeki olumsuz çevresel etkilerin azaltılması olduğunu belirterek yeşil tedarikçi seçimi problemi için bulanık mantık ve WASPAS yöntemlerini bütünleştiren yeni bir ÇKKV modeli tasarlamıştır. 4. Veri Seti Bu çalışmada incelenen tedarikçi seçimi problemi kapsamında Şenkayas ve Hekimoğlu'nun (2013) çalışmasındaki çok kriterli veri seti ile WASPAS yöntemi uygulanmaktadır. İzmir de bir duş teknesi üreticisinin sac plaka tedarikçisi seçim problemini ÇKKV yöntemlerinden PROMETHEE ile inceleyen Şenkayas ve Hekimoğlu (2013) beş alternatif tedarikçiyi mesafe, kalite, teknolojik olanaklar, maliyet ve tedarik performansı kriterlerine göre değerlendirmiştir. Tablo 2 de üreticinin alternatif tedarikçilerine ilişkin kriter değerleri belirtilmektedir. Tedarikçi seçim problemindeki tüm kriterlerin eş ağırlıklı öneme sahip olduğunu belirten üretici işletme, alternatif tedarikçilerin kalite, teknolojik olanaklar ve tedarik performanslarına ilişkin kriter değerlerini geçmiş çalışmaları temel alarak 1 ile 10 puan ölçeğine göre -1 en kötü, 10 en iyi puan olmak üzere- değerlendirmiştir. Son yıllarda büyük gelişme kaydeden R programlama dili ile geliştirilen paket yazılımları çalıştıran ve açık kaynak kodlu bir istatistiksel analiz yazılımı olan R platformunda ÇKKV yöntemleri için geliştirilen çeşitli paket yazılımlar da bulunmaktadır. Arslan (2015), R ve istatistiksel programlama ile ilgili temel bilgileri derlemiştir. Bu çalışmadaki WASPAS hesaplamaları için Martin'in (2016) geliştirdiği - ÇKKV yöntemlerinden MOORA, MULTIMOORA, RIM,

8 TOPSIS ile VIKOR yöntemlerinin hesaplama algoritmalarını da içeren- MCDM paketi kullanılmıştır. Tablo 2. Çok kriterli tedarikçi seçimi problemine ilişkin veri seti (Şenkayas ve Hekimoğlu, 2013) Alternatif Mesafe Teknolojik Maliyet Tedarik tedarikçi (metre) Kalite olanaklar (TL/kg) performansı A ,0 5 B ,0 7 C ,8 6 D ,0 8 E , Bulgular ve Tartışma Çok kriterli tedarikçi seçimi probleminin WASPAS ile çözümünü R platformundaki MCDM paketi ile incelemek için Tablo 2 deki veriseti R yazılımına bir karar matrisi olarak tanıtılmıştır. Normalizasyon işlemleri için 1. sütundaki mesafe ve 4. sütundaki fiyat kriterleri maliyet kriterleri, diğer kriterler de fayda temelli kriterler olmak üzere karar matrisi: 375 WASPAS yöntemi ile elde edilen alternatiflerin sıralaması için hesaplanan AT, AÇ ve WAS- PAS skorları ile ilgili sıralamalar Tablo 3 te aktarılmıştır. R programlama dili ile tedarikçi seçimi probleminin WASPAS yöntemi ile çözümü için hazırlanan R kodu ise Şekil 1 de belirtilmiştir. Tablo 3. Alternatif tedarikçilerin AT, AÇ ve WASPAS skorları Alternatif AT AÇ WASPAS tedarikçi skoru skoru skoru Sıralama A 0,76 0,74 0,75 5 B 0,76 0,76 0,76 4 C 0,85 0,85 0,85 3 D 0,93 0,93 0,93 2 E 0,95 0,95 0,95 1 AT, AÇ ve WASPAS modellerinin ürettiği skorlara göre en iyi iki alternatif tedarikçi D ve E olup bu sıralama PROMETHEE yönteminin ürettiği sıralama ile aynıdır (Şenkayas ve He-

9 kimoğlu, 2013). R programlama dili ile pratik kullanıma sahip olan WASPAS yöntemi ile tedarikçi seçimi problemi için elde edilen sonuçların PROMETHEE yöntemi ile elde edilen sonuçlar ile aynı olduğu tespit edilmiştir. Şenkayas ve Hekimoğlu (2013) da D ve E alternatiflerinin en iyi iki tedarikçi alternatifi olduğuna işaret ederek bu tedarikçilerin üreticiye en yüksek faydayı sağladığını ve en uygun alternatif tedarikçi sayısının birden fazla olduğu durumların üretici ile tedarikçi arasındaki pazarlıklara farklı bir boyut getirdiğini belirtmiştir. install.packages("mcdm") #ÇKKV algoritmalarını içeren paketin sunuculardan indirilip yüklenmesi library("mcdm") #MCDM paketinin çalıştırılması install.packages("openxlsx") #Çok kriterli veri setinin Microsoft Excel yazılımından R platformuna aktarımı için kullanılan paketin sunuculardan indirilip yüklenmesi library("openxlsx") #openxlsx paketinin çalıştırılması X=data.matrix(read.xlsx("Veri.xlsx", colnames=false)) #Veri.xlsx dosyasındaki veri ile karar matrisinin tanımlanması w=c(0.2,0.2,0.2,0.2,0.2) #Kriterlerin ağırlıkları vektörünün tanımlanması cb=c("min","max","max","min","max") #Normalizasyon işlemleri içi kriterlerin fayda ve maliyet temelli kriterler olarak tanımlanması. "min" maliyet temelli kriteri belirtirken "max" fayda temelli kriteri belirtmektedir. 376 lambda=0.5 #Bütünleştirme katsayısının değeri Sıralama=WASPAS(X,w,cb,lambda) #WASPAS modelinin tanımlanan parametrelere göre çalıştırılması write.csv(sıralama,"sıralama.csv") #Sıralamanın "Sıralama.csv dosyasına kaydedilmesi Şekil 1. Çok kriterli tedarikçi seçimi probleminin WASPAS yöntemi ile incelenmesi için R kodu 6. Sonuç İşletmelerin birlikte çalıştığı tedarikçileri belirlemesi sürdürülebilirliğin temel koşulu olan müşteri memnuniyeti açısından stratejik bir karardır. Üretici, dağıtıcı, perakendeci veya hizmet sağlayıcı gibi pek çok işletmeden oluşan bir tedarik zincirinde müşteri konumundaki bir işletme, bir diğer işletmenin tedarikçisi olabilmektedir (Süer, 2013). İşletmeler tedarikçi seçerken pek çok kriteri göz önünde bulundurduğu için (Vanteddu vd., 2011; Krajewski vd., 2013) tedarikçi seçimi çok kriterli bir karar süreci içermektedir. Karar vericiler, belirledikleri kriterler doğrultusunda tedarikçi seçimini ÇKKV yöntemleri ile modelleyip alternatif çözümler arasından en uygun tercihi araştırabilmektedir. Ancak, geniş bir uygulama sahası bulunan ÇKKV modelleri, matematiksel altyapılarındaki farklılıklardan ötürü aynı problem için farklı çözümler üretebilmektedir. Çok kriterli bir veri setindeki alternatifler arasından en uygun alternatifin belirlenmesi için farklı ÇKKV yöntemlerinin ürettiği sonuçların birbirleri ile karşılaştırılması önem taşımaktadır.

10 Zavadskas vd.'nin (2012) sayısal karar verme modellerinden AT ve AÇ modellerini bütünleştirerek literatüre kazandırdığı WASPAS yöntemi yüksek hesaplama etkinliğine sahip bir ÇKKV yöntemidir. Bu çalışmada, Bütünleşik Ağırlıklı Toplam ve Çarpım Yöntemi olarak da adlandırılabilen WASPAS yöntemi ile bu yöntemin tedarikçi seçimi probleminde uygulanması tanıtılmıştır. Gelecek çalışmalarda WASPAS yöntemindeki bütünleştirme katsayısının sıralama sonuçlarına etkilerinin araştırılması ve bu yöntemin diğer yöntemler ile bütünleştirilmesine yer verilmesi planlanmaktadır. KAYNAKLAR Ağaç, G.; Baki, B., (2016), Sağlık Alanında Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri Kullanımı: Literatür İncelemesi, Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 19(3), Akyüz, G., (2012), Bulanık VIKOR Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26(1), Arslan, İ., (2015), R ile İstatistiksel Programlama, Pusula Yayıncılık, İstanbul. Barbarosoğlu, G.; Yazgaç, T., (1997), An Application of the Analytic Hierarchy Process to the Supplier Selection Problem, Production and Inventory Management Journal, 38(1), Brauers, W. K. M.; Zavadskas, E. K., (2012), Robustness of MULTIMOORA: A Method for Multi-Objective Optimization, Informatica, 23(1), Chakraborty, S.; Zavadskas, E. K., (2014), Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making, Informatica, 25(1), Chakraborty, S.; Zavadskas, E. K.; Antucheviciene, J., (2015), Applications of WASPAS Method as a Multi-Criteria Decisionmaking Tool, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 49(1), Dağdeviren, M.; Erarslan, E., (2008), PROMETHEE Sıralama Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(1), Dağdeviren, M.; Eren, T., (2001), Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması, Gazi Üniversitesi Mühendislik- Mimarlık Fakültesi Dergisi, 16(1), Dinçer, H.; Görener, A., (2011), Performans Değerlendirmesinde AHP VİKOR ve AHP- TOPSIS Yaklaşımları: Hizmet Sektöründe Bir Uygulama, Sigma, 29(212), Ersöz, F.; Kabak, M., (2010), Savunma Sanayi Uygulamalarında Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Literatür Araştırması, Savunma Bilimleri Dergisi, 9(1), Fazlollahtabar, H.; Mahdavi, I.; Ashoori, M., (2011), A Multi-Objective Decision-Making Process of Supplier Selection and Order Allocation for Multi-Period Scheduling in an Electronic Market, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 52(9), Ghorabaee, M.; Zavadskas, E. K.; Amiri, M.; Esmaeili, A., (2016), Multi-Criteria Evaluation of Green Suppliers Using an Extended WASPAS Method with Interval Type-2 Fuzzy 377

11 Sets, Journal of Cleaner Production, 137, Göktürk, İ. F.; Eryılmaz, A. Y.; Yörür, B.; Yuluğkural, Y., (2011), Bir İşletmenin Tedarikçi Değerlendirme ve Seçim Probleminin Çözümünde AAS ve VIKOR Yöntemlerinin Kullanılması, Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25, Kahraman, C.; Cebeci, U.; Ulukan, Z., (2003), Multi-Criteria Supplier Selection Using Fuzzy AHP, Logistics Information Management, 16(6), Kara, S. N., (2017), Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesinin Kullanılması: Madeni Yağ Sektöründe Bir Uygulama, Asos Journal, 5(43), Kobu, Bülent, (2010), Üretim Yönetimi, Beta Yayınevi, İstanbul. Kocaoğlu, B.; Gülsün, B.; Tanyaş, M., (2013), A SCOR Based Approach for Measuring a Benchmarkable Supply Chain Performance, Journal of Intelligent Manufacturing, 24(1), Krajewski, L. J.; Ritzman, L. P.; Malhotra, M. K., (2013), Üretim Yönetimi: Süreçler ve Tedarik Zincirleri, (Çeviri Editörü: S. Birgün), Nobel Yayınevi, Ankara. Küçük, O.; Ecer, F., (2007), Bulanık TOPSIS Kullanılarak Tedarikçilerin Değerlendirilmesi ve Erzurum da Bir Uygulama, AİBÜ-İİBF Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(1), Liu, F.; Hai, H., (2005), The Voting Analytic Hierarchy Process Method for Selecting Supplier, International Journal of Production Economics, 97(3), Lixin, D.; Ying, L.; Zhiguang, Z., (2008), Selection of Logistics Service Provider Based on Analytic Network Process and VIKOR Algorithm, ICNSC 2008 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (pp ). Martin, C., (2016), Multi-Criteria Decision Making Methods For Crisp Data, (Erişim tarihi: 2 Şubat 2017). Mateo, J. R. S. C., (2012), Multi Criteria Analysis in the Renewable Energy, Springer London. Momoh, J. A.; Zhu, J., (2003), Optimal Generation Scheduling Based on AHP/ANP, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 33(3), Özcan, T.; Çelebi, N.; Esnaf, Ş., (2011), Comparative Analysis of Multi-Criteria Decision Making Methodologies and Implementation of a Warehouse Location Selection Problem, Expert Systems with Applications, 38(8), Özdağoğlu, A., (2013), Farklı Normalizasyon Yöntemlerinin TOPSIS te Karar Verme Sürecine Etkisi, Ege Academic Review, 13(2), Özdemir, A., (2010), Ürün Grupları Temelinde Tedarikçi Seçim Probleminin Ele Alınması ve Analitik Hiyerarşi Süreci ile Çözümlenmesi, Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(1), Özdemir, A.; Deste, M., (2009), Gri İlişkisel Analiz ile Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi: Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 38(2), Öztürk, A.; Erdoğmuş, Ş.; Arıkan, V., (2011), Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Tedarik- 378

12 çilerin Değerlendirilmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), Özyörük, B.; Özcan, E. C., (2008), Analitik Hiyerarşi Sürecinin Tedarikçi Seçiminde Uygulanması: Otomotiv Sektöründe Bir Örnek, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, 13(1), Samut, P. K, (2014), İki Aşamalı Çok Kriterli Karar Verme ile Performans Değerlendirmesi: AHP ve TOPSIS Yöntemlerinin Entegrasyonu, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(4), Sanayei, A.; Mousavi, S.; Yazdankhah, A., (2010), Group Decision Making Process for Supplier Selection with VIKOR Under Fuzzy Environment, Expert Systems with Applications, 37(1), Sevkli, M.; Koh, S. L.; Zaim, S., (2008), Hybrid Analytical Hierarchy Process Model for Supplier Selection, Industrial Management & Data Systems, 108(1), Shahanaghi, K.; Yazdian, S., (2009), Vendor Selection Using a New Fuzzy Group TOPSIS Approach, Journal of Uncertain Systems, 3(3), Soner, S.; Önüt, S., 2006, Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi: Bir ELECTRE-AHP Uygulaması, Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma, 4, Supçiller, A.; Çapraz, O., (2011), AHP-TOPSIS Yöntemine Dayalı Tedarikçi Seçimi Uygulaması, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 13(12. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması, İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı), Süer, İ., (2013), Genel İşletmecilik Bilgileri, Nobel Yayınevi. Şenkayas, H.; Hekimoğlu, H., (2013), Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi Problemine PROMET- HEE Yöntemi Uygulaması, Verimlilik Dergisi, (2), Tam, M.; Tummala, V., (2001), An Application of the AHP in Vendor Selection of a Telecommunications System, Omega, 29(2), Tervonen, T.; Figueira, J.; Lahdelma, R.; Dias, J., (2009) A Stochastic Method for Robustness Analysis in Sorting Problems, European Journal of Operational Research, 192(1), Timor, Mehpare, (2011), Analitik Hiyerarşi Prosesi, Türkmen Kitabevi, İstanbul. Tsoukiàs, A., (2008), From Decision Theory to Decision Aiding Methodology, European Journal of Operational Research, 187(1), Vanteddu, G.; Chinnam, R. B.; Gushikin, O., (2011), Supply Chain Focus Dependent Supplier Selection Problem, International Journal of Production Economics, 129(1), Vassilev, V.; Genova, K.; Vassileva, M., (2005), A Brief Survey of Multicriteria Decision Making Methods and Software Systems, Cybernetics and Information Technologies, 5(1), Zavadskas, E. K.; Turskis, Z.; Antucheviciene, J.; Zakarevicius, A., (2012), Optimization of Weighted Aggregated Sum Product Assessment, Elektronika Ir Elektrotechnika, 379

13 122(6), 3 6. Zavadskas, E. K.; Turskis, Z.; Eviciene, J., (2015), Selecting a Contractor by Using a Novel Method for Multiple Attribute Analysis: Weighted Aggregated Sum Product Assessment with Grey Values, Studies in Informatics and Control, 24(2),