İmalat Sektöründe Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Tedarikçi Seçimi

Transkript

1 T.C. İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI ÜRETİM BİLİM DALI Yüksek Lisans Tezi İmalat Sektöründe Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Tedarikçi Seçimi Hacer Handan DEMİR Tez Danışmanı Doç.Dr. Necdet ÖZÇAKAR İstanbul, 2010

2 ii

3 ÖZ İmalat Sektöründe Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Tedarikçi Seçimi H. Handan Demir Tedarik zinciri yönetiminin önemli bir halkasını oluşturan tedarikçi seçimi, işletmelerin aldığı stratejik kararlardan biridir. Bu çalışmanın amacı, bir gıda işletmesindeki karar vericilerle yapılan mülakatlar sonucu elde edilen bilgilerden hareketle, belirsizlik ortamında, işletmeye uygun olan tedarikçi kriterlerini göz önüne alarak, alternatifler arasından yapılacak tedarikçi seçimini ÇKKV yöntemlerinden biri olan bulanık TOPSIS yöntemi ile gerçekleştirmektir. Bulanık TOPSIS yöntemi ideal çözümün, bulanık pozitif ideal çözüme en yakın ve bulanık negatif ideal çözümden en uzak mesafede olması prensibine dayanır. Yöntemin uygulamasında üç karar verici önce tedarikçi seçiminde dikkate alınacak olan altı karar kriterinin önem ağırlıklarını belirlemekte, sonra da bu karar kriterlerine göre dört tedarikçi alternatifini dilsel değişkenlerle değerlendirmektedirler. Bu değerlendirmeler daha sonra üçgen bulanık sayılara dönüştürülerek ve bulanık TOPSIS yönteminin adımları uygulanarak, alternatifler için sonuçta hesaplanan yakınlık katsayılarına göre tercih sıralaması oluşturulmaktadır. Böylece işletmelere birçok açıdan avantaj sağlayan, bilimsel ve kolay uygulanabilir bir yöntem olan bulanık TOPSIS yöntemi kullanılarak, tedarikçi seçimi için bulanık ortamlarda grup kararı alınabileceği gösterilmektedir. iii

4 ABSTRACT Supplier Selection by Using the Fuzzy TOPSIS Method in the Manufacturing Sector Hacer Handan Demir Supplier selection, which forms a significant ring of the supply chain management, is one of the strategic decisions made by businesses. The purpose of this study is to make the supplier selection which is about to be made among alternatives, by the fuzzy TOPSIS method which is one of the MCDM methods, considering the supplier criteria convenient for businesses, in the fuzzy environment, considering the information obtained from the interview which is made with the decision makers of a food company. Fuzzy TOPSIS method is based on the principal that the ideal solution is within the closest distance with the fuzzy positive ideal solution and it is within the furthest distance with the fuzzy negative ideal solution. In the application of the methods, firstly three suppliers choose the appropriate linguistic variables for the importance weights of the six decision criteria, which are supposed to be taken into consideration in the supplier selection and then they evaluate the alternatives with linguistic variables with respect to the criteria. Later, a preference ordering is constituted according to the proximity coefficients, which are finally calculated for the alternatives, by converting these evaluations into triangular fuzzy numbers and applying the steps of the fuzzy TOPSIS method. By this way, using the fuzzy TOPSIS method, which provides advantages for businesses from many aspects and which is a scientific and easily applicable method, it is depicted that group decisions could be made in fuzzy environments for the supplier selection. iv

5 ÖNSÖZ Günümüzde küreselleşme ile işletmeler arasında artan rekabet, işletmeleri varlıklarını sürdürebilmeleri ve rekabet gücünü arttırabilmeleri için maliyetlerini azaltma konusunda daha çok çaba harcamaya yönlendirmektedir. İşletmelerin aldıkları stratejik kararlar maliyetler üzerinde çok etkilidir. Bu kararlardan biri de tedarikçi seçim kararıdır. Tedarikçi seçim kararı yapısı itibariyle birçok kriterin dikkate alınmasını gerektiren bir karar problemidir. Artık günümüzde, doğru ve etkin seçim yapabilmek için bilimsel yöntemlere başvurmanın gerekliliği açıktır. Bu gereklilikten yola çıkılarak hazırlanan bu çalışmada işletmelere, uygulama kolaylığı ile dikkat çeken ve bulanık çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan bulanık TOPSIS yöntemi önerilmektedir. Çalışmada işletmenin mevcut alternatif tedarikçileri arasından, işletme kriterlerine en uygun olan tedarikçinin seçimi bulanık TOPSIS yönteminin algoritması takip edilerek gerçekleştirilmiştir. Başta tez çalışmam sırasında benden desteğini esirgemeyen tez danışmanım sayın Doç.Dr. Necdet Özçakar olmak üzere İ.Ü. İşletme Fakültesi Üretim Yönetimi Anabilim Dalı öğretim üye ve yardımcılarına ve çalışmalarımın sağlıklı bir şekilde devam etmesinde büyük rolü olan aileme teşekkürlerimi sunarım. Hacer Handan DEMİR İstanbul Haziran 2010 v

6 İÇİNDEKİLER ÖZ...iii ABSTRACT...iv ÖNSÖZ...v İÇİNDEKİLE R...vi TABLOLAR LİSTESİ...ix ŞEKİLLER LİSTESİ...x KISALTMALAR LİSTESİ...xi GİRİŞ Tedarik Zinciri Yönetimi ve Tedarikçi Seçimi Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik Zincirinin Genel Esasları Tedarik Zincirinin Tanımı Tedarik Zincirinin Fonksiyonları Tedarik Zincirinin Yapısı ve İşleyişi Tedarik Zincirinin Çeşitleri Tedarik Zinciri Yönetiminin Genel Esasları Tedarik Zinciri Yönetiminin Tanımı Tedarik Zinciri Yönetiminin Temel Amaçları Tedarik Zinciri Yönetiminin Fonksiyonları Tedarik Zinciri Yönetimi Süreçleri Tedarik Zinciri Yönetimi Başarı İlkeleri Tedarik Zinciri Yönetiminin İşletmelere Sağladığı Yararlar Tedarikçi Seçimi Tedarikçi İlişkileri ve Tedarikçi Seçiminin Önemi Tedarikçi Seçim Kriterleri Tedarikçi Seçim Yöntemleri...35 vi

7 2. Bulanık Mantık ve Bulanık TOPSIS Yöntemi Bulanık Mantık Belirsizlik Kavramı Dilsel Değişken Bulanık Küme Teorisi Üyelik Derecesi ve Üyelik Fonksiyonu Bulanık Sayı Konvekslik Normallik Bulanık Sayıların Özellikleri Bulanık Matris Üçgen Bulanık Sayı Üçgen Bulanık Sayılarda Matematik İşlemler Vertex Yöntemi Bulanık TOPSIS Yöntemi TOPSIS Yöntemi Bulanık TOPSIS Yönteminin Tanımı ve Özellikleri Dilsel Değişken Tabloları Yöntemin Matematiksel İfadesi Yöntemin Algoritması Bir Gıda İmalathanesinde Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Tedarikçi Seçimi Uygulamanın Yapılacağı İşletme Hakkında Kısa Bilgi Bir Gıda İmalathanesinde Tedarikçi Seçimi İçin Bulanık TOPSIS Algoritmasının Uygulanması Karar Vericilerin Oluşturduğu Jürinin, Alternatiflerin ve Seçim Kriterlerinin Belirlenmesi Karar Vericilerin Karar Kriterlerini ve Karar Kriterlerine Göre Alternatifleri Dilsel Değişkenlerle Değerlendirmesi Kriterlerin Önem Ağırlıklarının Belirlenmesi Bulanık Karar Matrisinin ve Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisinin Oluşturulması...77 vii

8 Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisinin Oluşturulması Bulanık Pozitif ve Negatif İdeal Çözümlerin Belirlenmesi Bulanık İdeal Çözümlerden Uzaklıkların Hesaplanması Yakınlık Katsayılarının Hesaplanması Alternatiflerin Sıralanması Bulgular...85 SONUÇ VE ÖNERİLER...86 KAYNAKÇA...90 Ek 1: Bulanık Karar Matrisi...95 Ek 2: Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi...96 Ek 3: Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi...97 viii

9 TABLOLAR LİSTESİ Tablo : Karar Kriterlerinin Değerlendirilmesinde Kullanılan Dilsel İfadeler ve Üçgen Bulanık Sayı Olarak Karşılıkları...61 Tablo :Alternatiflerin Değerlendirilmesinde Kullanılan Dilsel İfadeler ve Üçgen Bulanık Sayı Olarak Karşılıkları...61 Tablo : Kabul Koşulları...67 Tablo : Karar Vericilerin Karar Kriterlerini Dilsel Değişkenlerle Değerlendirmesi...72 Tablo : Karar Kriterlerinin Değerlendirme Sonuçlarının Üçgen Bulanık Sayılar Şeklinde İfadesi...73 Tablo : Karar Vericilerin Alternatifleri Dilsel Değişkenlerle Değerlendirmesi...74 Tablo : Alternatiflerin Değerlendirme Sonuçlarının Üçgen Bulanık Sayılar Şeklinde İfadesi...75 Tablo : Karar Kriterlerinin Önem Ağırlıkları...77 Tablo : Her Kriter İçin A i (i=1, 2, 3, 4) ve A* Arasındaki Uzaklık...81 Tablo : Her Kriter İçin A i (i=1, 2, 3, 4) ve A - Arasındaki Uzaklık...81 Tablo : Alternatiflerin d i * ve d i Değerleri...83 Tablo : Alternatiflerin Yakınlık Katsayıları ve Sıralama Tablosu...85 ix

10 ŞEKİLLER LİSTESİ Şekil : Tedarik Zinciri İşlemlerinin Dört Kategorisi...9 Şekil : Tedarik Zinciri Yapısı...10 Şekil : Temel tek safhalı tedarik zinciri...11 Şekil : Çok safhalı tedarik zinciri...12 Şekil : Klasik Tedarik Zinciri Yönetimi...13 Şekil : Klasik Tedarik Zinciri Yönetimi...14 Şekil : Tedarik Zinciri Yönetimi Fonksiyonları...16 Şekil : Üyelik Fonksiyonunun Kısımları...49 Şekil : n ~ Üçgen Bulanık Sayısı...52 Şekil : Karar Probleminin Hiyerarşik Yapısı...73 x

11 KISALTMALAR LİSTESİ AHP : Analitik Hiyerarşi Prosesi BÇKKV : Bulanık Çok Kriterli Karar Verme BNİÇ : Bulanık Negatif İdeal Çözüm BPİÇ : Bulanık Pozitif İdeal Çözüm BTOPSIS : Bulanık TOPSIS ÇAKV : Çok Amaçlı Karar Verme ÇD : Çok Düşük Çİ : Çok İyi ÇK : Çok Kötü ÇKKV : Çok Kriterli Karar Verme ÇNKV : Çok Nitelikli Karar Verme ÇY : Çok Yüksek D : Düşük ELECTRE : Elimination and Choice Expressing the Reality İ : İyi K : Kötü O : Orta OD : Orta Düşük Oİ : Orta İyi OK : Orta Kötü OY : Orta Yüksek PROMETHEE Preference Ranking Organization Method For Enrichment : Evaluations TOPSIS Technique For Order Preference By Similarity To An İdeal : Solution v.d. : Ve Diğerleri VIKOR : VIsekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje VZA : Veri Zarflama Analizi Y : Yüksek xi

12 GİRİŞ Günümüzde yaşanan hızlı değişimler, işletmelerin içinde bulunduğu ortamı belirsiz hale getirmiştir. Bu belirsizlik ortamı içinde işletme yönetimi de karmaşık bir hal almıştır. İşletmeler faaliyetlerini sürdürürken birçok karar verme problemi ile karşılaşmaktadırlar. İşletmelerin vereceği doğru kararlar varlıklarını sürdürebilmelerini, başarılı olmalarını, faaliyet gösterdikleri alanda bir adım öne geçmelerini sağlamaktadır. Günümüzde isletmelerin bulundukları sektörde yüksek performans göstermeleri sadece kendi performanslarına değil, işletmelere ait tedarik zincirinin diğer üyelerinin performanslarına da bağlıdır. Bu nedenle, başarılı olabilmek ve başarılarını sürdürmek için, isletmeler tedarik zincirlerine gereken önemi vermeli ve tedarik zincirlerini etkin bir şekilde yönetmelidirler. Tedarikçi seçimi tedarik zinciri yönetiminin önemli bir bölümünü oluşturmaktadır. Bu nedenle işletmelerin tedarikçi seçimi üzerinde önemle durması gerekmektedir. Küreselleşmenin etkisiyle artan rekabet koşullarına ayak uydurmaya çalışan işletmeler, pazar paylarını artırmaya çalışırken, bir yandan da maliyetlerini düşürmeyi hedeflemektedirler. İşletmeler az sayıda tedarikçi veya tek bir ana tedarikçi ile uzun süreli iş ilişkisi kurarak maliyetlerini azaltma yoluna gitmektedirler. Bu nedenle, tedarikçi seçimi kararı işletmeler için stratejik öneme sahip kararlardan biridir. Tedarik maliyetinin, son ürün maliyetinin büyük bir kısmını oluşturduğu düşünüldüğünde, tedarikçi seçiminin işletmeler için maliyetler açısından ne derece önemli olduğu daha iyi anlaşılmaktadır. Müşteri memnuniyeti işletmeler için başarının temelini oluşturmaktadır. Üretim sürecinin hammadde tedariki ile başlayıp, ürün teslimi ile bittiği düşünülürse, sanayi kuruluşlarının ana müşteri beklentilerini karşılamasında başlangıç noktasını tedarikçi seçiminin oluşturduğu söylenebilir. Çünkü tedarikçiden alınan hammaddenin kalitesi ve maliyeti, tedarikçinin teslim tarihi, değişen taleplere karşı tedarikçi esnekliği ve 1

13 tedarikçinin sağladığı hizmetler, üretilen üründeki müşteri memnuniyetine etki eden önemli faktörlerdir. Tedarikçilerin performans düzeyi üretici firmanın müşterilerine karşı olan performansında önemli bir yere sahiptir. Birlikte çalıştıkları tedarikçi, işletmeler için son ürünün maliyet ve kalitesini doğrudan etkileyebilen çok önemli bir faktördür. Bu nedenle tedarikçiler hizmet ettikleri isletmenin amaçları doğrultusunda işletmeyle uyumlu bir şekilde çalışmak zorundadırlar. Doğru tedarikçi seçimi kararı işletmelere maliyet avantajı sağlamakta, tedarikçi seçiminde verilen yanlış kararlar ise işletmeler için fazladan maliyete neden olacağından, rekabet güçlerini olumsuz yönde etkilemektedir. İşletmelerin tercih edebileceği alternatiflerin sayısının artması, dikkate alınan çok sayıdaki ve bazen birbiriyle çelişebilen kriterlerin bulunması, kriterlerin nitel ve/veya nicel olması karar verme işlemini zorlaştırmaktadır. Önceki dönemlerde sezgisel olarak tecrübeler ışığında karar verilirken, günümüzde karar vermek için bilimsel yöntemler tercih edilmektedir. Verileri eksiksiz ve düzenli toplamak yeterli değildir, toplanan verileri uygun bilimsel seçim yöntemleri kullanarak değerlendirmek, doğru kararı vermeyi sağlayacaktır. Böylece toplanan bu veriler işletme için kullanışlı bir hale gelecektir. Bilimsel yöntemleri kullanan işletmeler daha hızlı ve etkin karar verebilmekte ve bu durum rakipleri karşısında işletmelere rekabet avantajı sağlamaktadır. Bu çalışmada kullanılan TOPSIS (The Technique For Order Preference By Similarity To An İdeal Solution) yönteminin amacı, ideal ve negatif ideal çözümü bulmak ve arasından seçim yapılacak alternatiflerin hem ideal çözüme hem de negatif ideal çözüme olan uzaklığını aynı anda değerlendirmektir. İdeal çözüm, yüksek olmasını istediğimiz değerleri maksimum ve düşük olmasını istediğimiz değerleri minimum yapan alternatifken, negatif ideal çözüm ise tam tersi olan, yani yüksek olmasını istediğimiz değerleri minimum, düşük olmasını istediğimiz değerleri maksimum yapan alternatiftir. En iyi alternatif ideal çözüme en yakın ve negatif ideal çözümden en uzak olan alternatiftir. TOPSIS yönteminde karar vericiler, karar kriterleri ve alternatiflere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu yöntemde karar vericilerin sözel ifadeleri üçgen veya yamuk bulanık sayılarla sayısallaştırılabilmektedir. Chen (2000) 2

14 makalesinde açıkladığı bulanık TOPSIS (BTOPSIS) modelinde işlem kolaylığı nedeniyle üçgen bulanık sayıları tercih etmiştir. Bu çalışmada BTOPSIS yöntemi Chen (2000) in geliştirdiği algoritma esas alınarak uygulanacaktır. Çalışmanın amacı, belirsizlik altında karar verilen bulanık ortamlarda birçok karar kriteri dikkate alınarak grup kararı verilirken, anlaşılma ve uygulama kolaylığı nedeniyle sıklıkla tercih edilen, BTOPSIS yönteminden yararlanılabileceğini ortaya koymak ve işletmelerin kolay ve hızlı bir şekilde bilimsel olarak karar vermesine yardımcı olmaktır. Bu çalışmada, bulanık küme teorisine dayanan bulanık çok kriterli karar verme (BÇKKV) yöntemlerinden biri olan BTOPSIS yöntemi kullanılarak bir gıda imalathanesinde tedarikçi seçimi kararı incelenmiştir. BTOPSIS yöntemi, çalışanların sözel ifadeleri baz alınarak karar verilen belirsizlik ortamlarında, grup kararı verebilmeye olanak sağlayan bir çok kriterli karar verme yöntemidir. İstanbul da bulunan bir gıda imalathanesinde 3 satın alma uzmanı ile yapılan görüşmeler ve literatürden edinilen bilgiler dikkate alınarak, 6 karar kriteri belirlenmiştir. Daha sonra uzmanlar 6 karar kriterini ve bu kriterleri dikkate alarak mevcut 4 tedarikçi alternatifini dilsel değişkenler yardımıyla değerlendirmişlerdir. Değerlendirmeye alınan alternatif tedarikçiler işletmenin en az bir kez veya daha fazla çalıştığı firmalardan oluşmaktadır. İnsan yargıları sayısal ifadeler olmadığından belirsizliği beraberinde getirir, bu belirsizliği aşmak için insan düşünce ve yargıları üyelik dereceleri kullanılarak sayısallaştırılır. Bu nedenle değerlendirmeler üçgen bulanık sayılara dönüştürülmüştür ve BTOPSIS yöntemi algoritması kullanılarak, hesaplanan yakınlık katsayılarına göre adaylar arasında öncelik sıralaması yapılmıştır. Bu çalışma, tedarikçi seçimi problemlerinde grup kararı verilirken, bir karar aracı olarak BTOPSIS yönteminin kullanılabileceğini göstermiştir. BTOPSIS yöntemini bir gıda imalathanesinde tedarikçi seçimi problemine uygulamayı ve alternatif tedarikçiler arasında bir tercih sıralaması oluşturmayı amaçlayan bu çalışma üç bölümden oluşmaktadır. 3

15 Birinci bölümde tedarik zincirinin tanımı, yapısı ve işleyişi, tedarik zinciri yönetimi, tedarikçi seçimi ve ilişkileri, tedarikçi seçim kriterleri ve tedarikçi seçim yöntemleri üzerinde durulmuştur. İkinci bölümde bulanık mantık detayları ile verilmektedir. Bu bölümde; bulanık kümeler, bulanık küme teorisi, bulanık sayılar ve bulanık sayıların bir alt kümesi olan üçgen bulanık sayılarla yapılan matematik işlemler irdelenmiştir. Ayrıca BTOPSIS yöntemi algoritması üzerinde durulmuştur. Üçüncü bölümde yöntem bir gıda imalathanesinin tedarikçi seçim problemine uygulanmıştır. Bu bölümde tedarikçi seçiminde dikkate alınan kriterler üzerinde durulmuştur. Bu kriterler belirlendikten sonra BTOPSIS yöntemi adım adım örneklerle açıklanarak, uygulamanın değerlendirme sonuçları ortaya konulmuştur. 4

16 1. Tedarik Zinciri Yönetimi Ve Tedarikçi Seçimi Bu bölümde tedarik zinciri yönetimi ile ilgili genel bilgiler verilecek ve tedarik zinciri yönetiminin çok önemli bir adımını oluşturan tedarikçi seçimi konusuna değinilecektir Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik zinciri yönetimi, işletmeler için son yıllarda hızla önem kazanmaya başlamıştır. Tedarik zinciri yönetiminden önce tedarik zinciri konusu üzerinde durulacaktır Tedarik Zincirinin Genel Esasları Bu bölümde tedarik zincirinin tanımı, tedarik zincirinin yapısı ve işleyişi, tedarik zincirinin fonksiyonları ve tedarik zincirinin çeşitleri başlıkları altında tedarik zincirinin genel esaslarından bahsedilecektir Tedarik Zincirinin Tanımı Tedarik zincirinin literatürde değişik tanımlamaları mevcuttur. Bu tanımlardan bazıları şunlardır: Tedarik zinciri, tedarikçilerden son müşterilere ürün ya da hizmetlerin taşınması için fiziksel, finansal ve bilgi akışını destekleyen yaşam devir sürecidir. 1 Tedarik zinciri teknik olarak, malzeme tedariki işlemlerini yerine getiren, bunları yarı mamul ve mamullere dönüştüren ve daha sonra bunları dağıtım kanalıyla müşterilere ulaştıran hizmet ve dağıtım seçeneklerinden oluşan şebekedir. Bu şebeke, malzemelerin sağlanması, bu malzemelerin ara ve tamamlanmış ürünlere dönüşümü ve 1 Celal Hakan Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, Eskişehir,T.C. Anadolu Üniversitesi Yayınları, 2007, s

17 tamamlanmış ürünlerin müşterilere dağıtım fonksiyonlarını yerine getirir. 2 Diğer bir ifadeyle tedarik zinciri, üretici bir işletmenin müşteri isteklerini karşılamasına dahil olan tüm fonksiyonları içine almaktadır. 3 Tedarik zinciri; arzın ve talebin yönetilmesi, hammaddelerin tedariki, üretim ve montaj, depolama, envanter yönetimi, sipariş yönetimi ve müşterilere ürünlerin dağıtım vb. faaliyetleri kapsar ve tüm bu faaliyetlerin sürdürülebilmesi için gerekli olan bilgi sistemlerini de içerir. 4 Tedarik zinciri, hammadde temini yapan, onları ara mal ve nihai ürünlere çeviren ve nihai ürünleri müşterilere dağıtan, üretici ve dağıtıcıların oluşturduğu bir ağdır. 5 Diğer bir ifadeyle tedarik zinciri, tedarikçinin tedarikçisinden son müşteriye kadar olan, değer yaratan bütün birimleri bünyesinde barındırır. Tedarik zinciri çok kapsamlıdır ve içeriği de çok geniştir. Tedarik zincirinin yapısı karmaşık gibi görünse de aslında karmaşık değildir. Bütün zincirleri birbirine bağlı bir merkezi işletmeye benzer. 6 Tedarik zincirinin müşteriden gelen talebi karşılama, hizmet/ürün arzını sağlama ve son kullanıcıyı memnun etme görevi vardır. 7 Tedarik zincirinin amacı, müşteri memnuniyetini üst düzeyde tutarken aynı zamanda en iyi yatırımı ve paranın değerini elde etmeyi başararak rekabet avantajı yaratmaktır. Bir başka ifadeyle müşteri gereksinimlerini karşılarken işletmenin de kar elde etmesini sağlamaktır. 8 2 U. Erman Eymen, Tedarik Zinciri Yönetimi, Kaliteofisi Yayınları, 2007, No: 14, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s Gülsen Akman, Atakan Alkan, Tedarik Zinciri Yönetiminde Bulanık AHP Yöntemi Kullanılarak Tedarikçilerin Performansının Ölçülmesi: Otomotiv Yan Sanayinde Bir Uygulama, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, No: 9, 2006, s Ali İhsan Özdemir, Tedarik Zinciri Yönetiminin Gelişimi, Süreçleri Ve Yararları, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, No: 23, 2004, s Öğr.Gör.Saniye YILDIRIM, İşletmelerde Tedarik Zinciri Yönetimi Ve Toplam Kalite Yönetimi İlişkisi, (Çevrimiçi) 27 Mayıs Dr. Ruhet Genç, Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetiminin Yöntem ve Kavramları, Ankara, Detay Yayıncılık, 2009, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s

18 Tedarik Zincirinin Fonksiyonları Tedarik zincirinde üç tür akıştan bahsedebiliriz. Bunlar; malzeme akışı, bilgi akışı ve finansal akıştır. Bu akışların koordinasyonu tedarik zincirinin etkinliği için önemlidir. Ayrıca bahsedilen bu akışlar işletme içinde ve işletmeler arası birçok fonksiyonla iç içe çalışmaktadır. 9 Malzeme akışı, tedarikçilerde müşterilere uzanan fiziksel ürün akışı ile iade, servis, geri dönüşüm ve imhalardan oluşan ters yönlü akıştan oluşmaktadır. Burada yedek parça, hammadde ve ara mamul tedarikçilerden gelmektedir. Bunlar üretim bandının durmaması için önemlidir. İade ve servis maliyetlerine bakılmaksızın ve müşterileri kaybetmemek için malzeme akışı vazgeçilmez hale gelmiştir. 10 Bilgi paylaşımı, tedarik zinciri süreçleri arasında malzeme akışını mümkün kılan koordinasyonu geliştirecektir. Zincir elemanları arasındaki ilişkilerin kalitesini yükselterek işletmenin stok maliyetlerinin azalmasına, daha kısa sipariş karşılama süreleri ile daha hızlı ve güvenilir teslimat, pazara çabuk yanıt verebilme gibi müşteri memnuniyetini arttırıcı kabiliyetlerin kazanılmasına yardımcı olacaktır. Paylaşılan bilgi düzeyindeki ve kalitesindeki artış tedarik zincirinin performansının iyileştirilmesinde; toplam maliyetleri düşürerek ve müşteri hizmet düzeyini arttırarak olumlu katkıda bulunacaktır. 11 Tedarik zincirinin etkinliğine katkıda bulunan anahtar etmenlerden biri de bilgi akışının yönetimidir. Tedarik zincirinin üyeleri arasında iki uçlu bilgi akışı sağlanmalıdır. Bu paylaşılan bilginin doğru olması ve anlaşılabilir olması ise bilgi karmaşasını önlemekte ve böylece stokların güvenirliği arttırılıp envanter düşürülebilmektedir YILDIRIM, İşletmelerde Tedarik Zinciri Yönetimi Ve Toplam Kalite Yönetimi İlişkisi, s A.e. 11 Zhenxin Yu, Hong Yan, T.C.Edwin Cheng, Benefits of information sharing with supply chain partnerships, Industrial Management and Data Systems, C:CI, No:3, s Genç, Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetiminin Yöntem ve Kavramları, Ankara, Detay Yayıncılık, 2009, s

19 Finansal akış, kredi bilgileri, ödeme çizelgeleri ve patent hakkı gibi düzenlemeleri içermektedir. Tedarik zincirindeki para akışını düzenlemektedir. Tedarik zincirinde nakit sıkıntısı yaşanmaması için zincirdeki tüm organizasyonlar, para kaynağının son müşteri olduğu anlayışını kuruluşlarına yerleştirmelidir. 13 Dolayısıyla tedarik zinciri yönetimini baştan sona tek uzmanlık alanı olarak algılamak yanlıştır. Bir satın alma süreci ile gelen malın şirket içinde nasıl sirküle edileceği süreci farklı bir iştir. Üretilmiş malın depolanması ile depodan malın alınıp tüketiciye ulaştırılması da farklı bir süreçtir. Her biri kendi içinde iyi bilinmesi gereken iş süreçleridir. Ama hepsi de birbirine bir zincirin halkaları kadar iyi kenetlenmiştir. Tüm halkaların sağlamlığı söz konusu olduktan sonra, zincirin sağlamlığından söz edilebilmektedir. 14 Tedarik zinciri içindeki malzemeden bilgiye kadar tüm akışın bir maliyeti bulunmaktadır. Bu nedenle, bu akışın yönetimi başarılı olmasında büyük öneme sahiptir. Başka bir deyişle bu akışın en uygun yönetimi tedarik zincirinin başarısında anahtardır Tedarik Zincirinin Yapısı Ve İşleyişi Tedarik zincirinin yapısı, şirketlerden şirketlere ve endüstriden endüstriye büyük değişiklikler gösterse de, hem hizmet hem de üretim organizasyonlarında görülebilir. Tedarik zinciri mal hareketiyle ilgili başlangıçtan son tüketim noktasına kadar olan tüm faaliyetlerdir. Müşteri beklentilerini karşılamaya yönelik gerçekleştirilen olaylar dizisidir. Tedarikçilerden kullanıcılara, malzeme ve bilgi akışının kontrol edilmesi, yönetilmesi ve geliştirilmesinde ortak ve işbirliği içinde çalışan, birbiriyle ilgili ve birbirine bağlı organizasyonlar ağıdır YILDIRIM, İşletmelerde Tedarik Zinciri Yönetimi Ve Toplam Kalite Yönetimi İlişkisi, s Eymen, Tedarik Zinciri Yönetimi, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s YILDIRIM, İşletmelerde Tedarik Zinciri Yönetimi ve Toplam Kalite Yönetimi İlişkisi, s

20 Tedarik zinciri satılacak mal için gerekli satın alma ve elde etme ile başlar. Ardından, satışların desteklenmesi amacıyla envanter yönetimi ve depo yönetimine yönelir. Ürünlerin müşterilere teslimatıyla son bulur. Tedarik zincirinde malzemeler hammadde kaynaklarından, bu hammaddeleri yarı mamullere dönüştüren bir üretim seviyesine geçer. Bu yarı mamuller daha sonra tamamlanmış ürünleri meydana getirmek üzere bir sonraki seviyede birleştirilecektir. Elde edilen ürünler dağıtım merkezlerine ve buralardan da satıcılar ve müşterilere aktarılır. 17 Kısacası tedarik zinciri işlemleri Şekil de görülen dört ana kategoriye göre gerçekleşir. Şekil Tedarik Zinciri İşlemlerinin Dört Kategorisi Fevzi Çizmeci, Tedarik Zinciri Yönetimi,y.y.,Alfa Basım Yayım, 2002, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s

21 Şekil Tedarik Zinciri Yapısı 19 Tipik bir tedarik zincirinin elemanları; müşteriler, perakendeciler, toptancılar, üreticiler ve malzeme tedarikçileridir. Tedarik zincirinin uygun tasarımı, hem müşterilerin gereksinimlerine hem de bu gereksinimlerin karşılanmasına dahil olan aşamaların rollerine bağlıdır. Bazı durumlarda, üretici müşterinin isteğini doğrudan karşılayabilmektedir. Bu durumda tedarik zincirinde ne perakendeci ne de toptancı bulunmaktadır. Bazı durumlarda da üretici müşterilerin isteklerini doğrudan değil, perakendeci ya da hem perakendeci hem de toptancı yolu ile karşılayabilmektedir Eymen, Tedarik Zinciri Yönetimi, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s

22 Tedarik Zincirinin Çeşitleri Tedarik zincirleri, artan kompleksliliğe göre çeşitlilik gösterir. Tek safhalı tedarik zinciri hammaddelerin elde edilmesi, üretim ve dağıtımın malzeme akış fonksiyonlarını birleştirir. Bu çeşit tedarik zincirinde birçok bilgi işleme ve karar verme fonksiyonu bulunmaktadır. 21 Çok safhalı tedarik zinciri yönetimi, daha önce belirtilen tedarik zinciri tanımına daha iyi bir örnektir. Bunlar tipik olarak çok şirketli tedarik zincirleridir, ancak özellikle de tek safhalı tedarik zincirlerinin çoklu kopyalarıdır. Volkswagen çok safhalı tedarik zincirine bir örnek sunmaktadır. Üretici, ilerideki sipariş bilgilerini ve gerçek siparişleri elektronik olarak almak üzere satıcılarıyla birlikte çalışmakta ve günlük otomobil üretim planlaması için verileri girmektedir. 22 Şekil Temel tek safhalı tedarik zinciri Çizmeci, Tedarik Zinciri Yönetimi, s A.e., s A.e., s

23 Şekil Çok safhalı tedarik zinciri Tedarik Zinciri Yönetiminin Genel Esasları Bu bölümde tedarik zinciri yönetiminin genel esasları; tedarik zinciri yönetiminin tanımı, tedarik zinciri yönetiminin temel amaçları, tedarik zinciri yönetiminin fonksiyonları, tedarik zinciri yönetimi süreçleri, tedarik zinciri yönetimi başarı ilkeleri, tedarik zinciri yönetiminin yararları başlıkları altında irdelenecektir Tedarik Zinciri Yönetiminin Tanımı Literatür incelendiğinde tedarik zinciri gibi tedarik zinciri yönetimi için de birçok tanıma rastlanmaktadır. Bunlardan bazıları şu şekildedir: Tedarik zinciri yönetimi, son müşterilerin gereksinimlerini karşılamak için tedarik zinciri süreçlerinin tasarım, bakım ve işleyişidir A.e., s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s

24 Tedarik zinciri yönetimi, toplam maliyetin asgariye indirilmesi için üretici ve tedarikçi arasında yapılan çalışmaların bütünüdür. İşletmeler, yüksek rekabet ortamında değişen müşteri taleplerini karşılayabilmek için esnek bir üretim gerçekleştirmek ve üretimden müşteriye kadar uzanan tedarik zincirini etkin bir şekilde yönetmek zorundadır. 26 Tedarik zinciri yönetimi, hem işletme içindeki bilgi akışının ve lojistik faaliyetlerinin hem de tedarik zincirine dahil diğer işletmelerin planlama ve kontrolünü, ayrıca tedarik zincirindeki işletmeler arasında ve işletmelerin kendi içlerinde değişik düzeylerdeki koordinasyon faaliyetlerini kapsamaktadır. 27 Kısaca Tedarik Zinciri Yönetimi, hammadde temininden üretime ve dağıtımla son müşteriye kadar bir malın ulaşabilmesi için bir değer zincirinde yer alan tedarikçi, üretici, dağıtıcı, perakendeci ve müşteriler arasında malzeme/ürün, para ve bilginin yönetimidir. 28 Şekil Klasik Tedarik Zinciri Yönetimi Metin Dağdeviren, Ergün Eraslan, Promethee Sıralama Yöntemi İle Tedarikçi Seçimi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., C:XXIII, No:1, 2008, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s Özdemir, Tedarik Zinciri Yönetiminin Gelişimi, Süreçleri Ve Yararları, s A.e., s

25 Şekil Klasik Tedarik Zinciri Yönetimi 30 Şekil ve Şekil da klasik bir tedarik zinciri yönetiminin şekli yer almaktadır. Şekil dan da görüleceği gibi, Tedarik Zinciri Yönetimi, hammadde temininden üretime ve dağıtımla son müşteriye kadar bir malın ulaşabilmesi için bir değer zincirinde yer alan tedarikçi, üretici, dağıtıcı, perakendeci ve müşteriler arasında malzeme/ürün, para ve bilginin yönetimidir. 31 Tedarik Zinciri Yönetimi nin temel amacı bir ürünün tedarik zinciri aşamalarındaki her bir organizasyonun aynı amaçlar doğrultusunda çalışarak, ürünün oluşturulmasında en etkin (maliyet, zaman, fayda, vb. açılarından) yolların seçilmesidir. Bu nedenle, tedarik zincirini oluşturan firmalar birbirinden bağımsız organizasyonlar olarak düşünülemez. Her bir zincir üyesi hem kendi performansını geliştirmekle, hem de, diğer zincir üyelerinin performansları ile de ilgili olmalıdır, 30 A.e., s Akman, Alkan, Tedarik Zinciri Yönetiminde Bulanık AHP Yöntemi Kullanılarak Tedarikçilerin Performansının Ölçülmesi: Otomotiv Yan Sanayinde Bir Uygulama, s

26 aksi takdirde, aynı zincirdeki diğer üyelerin başarısızlığı tüm zinciri olumsuz etkileyecektir. Bu nedenle, son zamanlarda tedarik zinciri yönetimi literatüründe tedarik zinciri üyelerinin performanslarının değerlendirilmesi konusunda yapılan çalışmalar ve araştırmalar önemli bir yer tutmaktadır. 32 Bir tedarik zinciri, genellikle tedarikçiler, üreticiler ve dağıtıcılardan oluşmaktadır. Bu durumda, performans değerlendirmesini tedarik performansı, üretim performansı ve dağıtım performansı olmak üzere üç gruba ayrılabilir. Tedarikçi yönetimi tedarik zincirinin başarısının gerekli bir bileşenini oluşturmaktadır. Tedarikçi performansının ve yeteneklerinin kötü olmasıyla karsı karsıya olan üretici firmalar, tedarik zincirlerinin en zayıf noktalarının performansını ve kabiliyetlerini artırmak için tedarikçi değerlendirme ve geri besleme, tedarikçi tanımlama ve tedarikçi eğitimi gibi tedarikçi geliştirme uygulamalarını gerçekleştirebilirler. 33 Tedarik zincirini etkin yönetebilen firmaların hem pazar paylarını, hem de karlılıklarını arttırdığı; yaygın olarak kabul edilmektedir Tedarik Zinciri Yönetiminin Temel Amaçları Tedarik Zinciri Yönetimi nin temel amaçları şu şekilde ifade edilebilir: - Müşteri tatminini artırmak, - Çevrim zamanını azaltmak, - Stok ve stokla ilgili maliyetlerin azaltılmasını sağlamak, - Ürün hatalarını azaltmak, - Faaliyet maliyetini azaltmak Bu amaçları gerçekleştirebilmek için firmaların, tedarikçileri ve onların tedarikçileri 32 A.e. 33 A.e. 34 H. Ahmet Akdeniz,Timur Turgutlu, Türkiye de Perakende Sektöründe Analitik Hiyerarşik Süreç Yaklaşımıyla Tedarikçi Performans Değerlendirilmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sos. Bil. Enst. Dergisi, 2007, C: IX, No:1, s

27 ile müşterileri ve onların müşterileri arasında tedarik zincirinin bütününde haberleşme ve bilgi paylaşımını artırması gerekmektedir. Bilgi ve planların tedarikçiler ve müşterilerle paylaşılması zincir etkinliğini ve rekabetçiliğini artırabilir. Değişen dünyada artık firmaların tek başına kendi aralarında rekabetten söz edilmemektedir. Rekabet artık firmaların içinde yer aldığı tedarik zincirleri arasında olduğu görülmektedir. 35 Bu nedenle tedarik zinciri yönetimi işletmeler için yoğun rekabetin hakim olduğu günümüzde çok önemlidir Tedarik Zinciri Yönetiminin Fonksiyonları Tedarik zinciri yönetimi fonksiyonları üç seviyede çalışmaktadır: Stratejik seviye, taktik seviye ve operasyonel seviye. 36 Şekil Tedarik Zinciri Yönetimi Fonksiyonları 35 Özdemir, Tedarik Zinciri Yönetiminin Gelişimi, Süreçleri Ve Yararları, s Mark S. Fox, John F. Chionglo, Mihai Barbuceanu, The Integrated Supply Chain Management System, The Integrated Supply Chain Management System, 1993, s

28 Her bir seviye, kararların alındığı sürenin periyodu ve bu periyot süresince alınan kararların sıklığı ile birbirinden ayrılmaktadır. Stratejik seviyede şu tür konular ele alınmaktadır: Üretimin nerede tahsis edileceği ve en iyi kaynak bulma stratejinin ne olacağı. Taktik seviyede şu tür konular ele alınmaktadır: Tahmin yürütme, planlama, temin süresi kısa olan malzemelerin siparişi ve üretim ihtiyaçlarının karşılanması için fazla mesailerin çizelgelenip çizelgelenmeyeceği. Operasyonel seviyede ise şu tür konular ele alınmaktadır: Envanter dağıtımı, detaylı çizelgeleme ve bir makine bozulduğu zaman bir siparişin ne yapılacağı. 37 Bu üç strateji birbirlerini tamamlamaktadır ve her seviye, kararların alındığı sürenin periyodu ve bu periyot süresince alınan kararların sıklığı ile birbirinden ayrılmaktadır Tedarik Zinciri Yönetimi Süreçleri Literatürde tedarik zinciri yönetimini oluşturan süreçlerin geniş biçimde tanımına her yerde rastlamak mümkün olmasa da Global Tedarik Zinciri Forumu (The Global Supply Chain Forum) üyelerinin tanımladığı sekiz süreç genel kabul görmüştür. Bu süreçler aşağıdaki gibidir: 1) Müşteri İlişkileri Yönetimi 2) Müşteri Hizmet Yönetimi 3) Talep Yönetimi 4) Sipariş İşleme 5) İmalat Akış Yönetimi 6) Tedarikçi ilişki yönetimi 7) Ürün Geliştirme ve Ticarileştirme 8) İade yönetimi 37 A.e. 38 Çizmeci, Tedarik Zinciri Yönetimi, s

29 Forumun yapmış olduğu bu sınıflamada satın alma süreci tedarikçilerle olan ilişkilerle ilgili olduğundan bu sürece Tedarikçi İlişki Yönetimi adı verilmektedir. Ayrıca iadeler yerine iade yönetimi denilmesi de uygun görülmüştür Tedarik Zinciri Yönetimi Başarı İlkeleri 1.İlke: Farklı grupların servis ihtiyaçlarına dayanan müşteriler gruplara ayrılmalı ve tedarik zinciri bu gruplara hizmet vermek üzere adapte edilmelidir. 2. İlke: Lojistik ağı, hizmet ihtiyaçları ve müşteri gruplarının karlılığına göre uyarlanmalıdır. 3.İlke: Tutarlı tahminler ile optimal kaynak tahsisi garanti edilerek pazar işaretleri izlenmeli ve buna bağlı olarak tedarik zinciri çerçevesinde talep planlaması sıraya dizilmelidir. 4. İlke: Ürün müşteriye tanıtılmalıdır ve tedarik zinciri boyunca olan dönüşümler hızlandırılmalıdır. 5. İlke: Tedarik kaynakları, malzeme ve hizmet sahibi olmanın maliyetini azaltmak için stratejik bir biçimde yönetilmelidir. 6. İlke: Birden fazla karar verme seviyesini destekleyen ve ürünlerin, hizmetlerin ve bilgilerin akışını açık bir şekilde gösteren, tedarik zinciri kapsamında bir strateji geliştirilmelidir. 7. İlke: Uç kullanıcıya etkili ve verimli bir şekilde ulaşmada toplam başarıyı ölçmek için kanal çerçevesindeki performans ölçütleri benimsenmelidir. Bir hammaddenin tüketiciye ürün olarak ulaşması bir dizi işlem gerektirir, işlemlerin sırasıyla yapıldığı işletmelerin birbirleriyle olan ilişkileri bir tedarik zincirini oluşturmaktadır. Bu zincirdeki her bir halka bir önceki halkanın müşterisi, bir sonraki halkanın ise tedarikçisi durumundadır. Amaç zincirin sonundaki, nihai müşteriye, yani tüketiciye en iyi hizmeti sunmak, müşteri memnuniyetini kazanmaktır. Genel olarak bir zincirde, ürünün hammaddesinin tedarikçisi, gerekli işlemleri yaparak piyasaya sunumlu hale getiren imalatçı firma, toptancılar ve ürünü müşteriyle 39 Özdemir, Tedarik Zinciri Yönetiminin Gelişimi, Süreçleri ve Yararları, s

30 buluşturan perakendeciler yer almaktadır. Bu zincirin iyi idare edilmesi satışların, kazancın ve dolayısıyla rakip firmalar arasındaki rekabet gücünün artırılması için bir fırsat olmaktadır. Zaten günümüzde başarılı bir şekilde entegre edilmiş zincirlerde yer alan firmalar ayakta kalabilmektedir. Tedarik zincirindeki tüm firmalar kendilerini, sanki tek bir firmanın birbiri ardına gelen fonksiyonları gibi gördükleri zaman başarıya ulaşılabilmektedir. Klasik olarak, birçok şirket kendilerini diğer şirketlerden bağımsızmış gibi görürler ve hayatta kalmak için diğerleri ile yarış halindedirler. Geçmişte, tedarikçiler ve müşterilerin (dağıtıcı ve perakendeciler) yardımlaşmaktan daha ziyade rekabet içinde oldukları sıkça görülmektedir. Bugünlerde, şirketler tedarik zincirindeki partnerlerinin maliyetlerini azaltma ve karlarını artırma yollarını araştırmaktadırlar. Çünkü en sonunda tüm maliyetler son kullanıcı tarafından ödenen ücrete yansıtılmaktadır. Zincirdeki öncü firma, klasik yaklaşımdan sıyrılarak, tedarik zincirini tek parça halinde düşünüp, toplam maliyetleri azaltmalı ve daha fazla değer katarak rekabeti artırma yollarını araştırmalıdır. Gerçek rekabet şirketler ile şirketler arasında değil, tedarik zincirleri ile tedarik zincirleri arasında olmaktadır. 40 Her bir işletme, tedarik zinciri stratejisiyle bu yedi ilkeyi kendi durumuna en uygun şekilde bütünleştirmelidir Tedarik Zinciri Yönetiminin İşletmelere Sağladığı Yararlar Tedarik Zinciri Yönetiminin işletmeler arası işbirliği sonucunda sağladığı bilgi paylaşımları yardımı ile kaynakların gereksiz kullanımı ve zaman israfından kaçınılması gibi yararları başta olmak üzere oldukça fazla yararından bahsetmek mümkündür. Bu yararlardan bazıları Tedarik Zinciri Konseyince şu şekilde ifade edilmiştir: 40 Eymen, Tedarik Zinciri Yönetimi, s

31 1) Teslimat performansının iyileşmesi 2) Stokların azalması 3) Çevrim süresinin kısalması 4) Tahmin doğruluğunun artması 5) Zincir boyunca verimliliğin artması 6) Zincir boyunca maliyetlerin düşmesi 7) Kapasite gerçekleşme oranının artması Bu yararlar ve daha fazlası aynı zincirde yer alan firmaların (tedarikçi, üretici, dağıtıcı, perakendeci vb.) arasında iletişimin tam olarak kurulması, zincir boyunca faaliyetlerin birlikte koordinasyonu ve kontrolü sayesinde ortak amaç olarak belirlenen zincirin bütününde maliyetlerin azaltılması, verimliliğin artırılması, karlılık ve müşteri tatmini gibi amaçlara ulaşmak üzere elde edilebilir. Tedarik zinciri içindeki firmalar arasında koordinasyon ve bilgi paylaşımı sayesinde talepteki belirsizlikler azalır, böylece zincirdeki firmaların stoklara fazla yatırım yapması gerekmez. Bu durum planlamalarda kolaylık ve maliyetlerde azalmayı beraberinde getirecektir. Ayrıca firmalar arasında tesis edilecek olan güven ve işbirliği sonucunda risklerin paylaşımı, firmalar arasındaki bariyerlerin azaltılması ve esnekliğin artırılması yoluyla yeni ürün geliştirme ve pazara sunma süreçleri kısalarak rakiplere karşı büyük avantajlar sağlanabilir. Bu sayede müşteri ihtiyaçlarının karşılanabilmesi yolu ile müşterilerin tatmin düzeylerinde artışlar sağlanabilir. Bütün bunların parasal karşılığı olarak da zincir boyunca nakit akışları düzenli bir hal alır ve firmaların maliyetleri düşerek karlılıklarında artış olur Tedarikçi Seçimi Tedarik zinciri yönetiminin önemli bir halkası olan tedarikçi seçimi, işletmelerin önemle üstünde durması gereken konulardan birisidir. Bu bölümde sırasıyla tedarikçi ilişkileri ve tedarikçi seçiminin önemi, tedarikçi seçim kriterleri ve tedarikçi seçim yöntemleri üzerinde durulacaktır. 41 Özdemir, Tedarik Zinciri Yönetiminin Gelişimi, Süreçleri ve Yararları, s

32 Tedarikçi İlişkileri Ve Tedarikçi Seçiminin Önemi Küreselleşmenin neden olduğu yoğun rekabet ortamında, işletmeler ayakta kalabilmek için tedarik zincirine gereken önemi vermek zorundadırlar. İyi işleyen tedarik zinciri, işletmelerin hem rekabet üstünlüklerini hem de pazar paylarını arttırmalarını sağlamaktadır. İşletmelerin bulundukları sektörde yüksek performans göstermeleri yalnız kendi performanslarına bağlı olmayıp, işletmelere ait tedarik zincirinin diğer üyelerinin performansına da bağlıdır. Günümüzde rekabet tedarik zincirleri arasındaki rekabete dönüşmüştür. Diğer bir ifadeyle işletmeler içinde bulundukları tedarik zincirindeki diğer tüm işletmeler ile birlikte bir ekip olarak ortaklaşa çalışmaktadırlar ve böylece rekabette tedarik zincirine karşı tedarik zinciri kavramı ortaya çıkmaktadır. Tedarik zinciri içinde sınırların ortadan kalkması ile oluşturulacak bir zincir yönetiminin koordinasyonu ile işletmelerin tek tek amaçlarını eniyilemek yerine zincirin bütününde eniyileme yolu sayesinde bütün zincir üyeleri için daha çok yarar elde etme imkanı doğacaktır. 42 Tedarikçi yönetimi; toplam maliyetin en küçüklenmesi için tedarikçilerin yönetimi çalışmalarının bütününe verilen addır. Tedarikçi yönetimi aynı zamanda tedarik merkezi sayısında indirimin sağlanmasını da içermektedir, çünkü birçok işletme gereğinden fazla sayıda tedarikçi firma ile ilgilenmek durumunda kalmaktadır. Bir işletme, tedarik merkezi sayısını azaltarak, daha az sayıda tedarikçi ile harcamalarında düzenlemeye, böylece de daha düşük toplam maliyete ulaşabilir. Daha az tedarikçi, aynı zamanda, kilit tedarikçiler ile daha iyi ilişkilerin geliştirilebilmesi anlamına da gelmektedir. 43 Bu nedenle, işletmeler kendilerine en iyi hizmeti verebilecek niteliklere sahip tedarikçileri bularak, çalıştıkları tedarikçilerin sayısını en aza indirebilme çabası içindedirler. 42 A.e., s Erçetin Öz, Ömer Faruk Baykoç, Tedarikçi Seçimi Problemine Karar Teorisi Destekli Uzman Sistem Yaklaşımı, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, C:XIX, No:3, 2004, s

33 Tedarikçi sayılarının belirli düzeyde tutulması birçok firma için maliyetlerde ve iş yüklerinde azalma sağlamakta, daha kolay yönetilebilir bir tedarik zinciri oluşturulabilmektedir. Birçok işletme, tedarikçileriyle daha yakın ilişkiler içinde ve daha etkin çalışabilmek adına, tedarikçi sayısını azaltarak, sadece Stratejik Tedarikçiler i belirleyerek, bunlarla çalışma yoluna gitmektedir. 44 Literatürde yapılan çalışmalarda tedarikçi sayısı azaltma çalışmalarını uygulayan firmaların genelde bu konuya stratejik ve ekonomik düzeyde yaklaştıklarını göstermektedir. Öncelikle firmalar tedarikçi sayısının azaltılması birim parça maliyetlerde düşüş, endirekt maliyetlerde düşüş, kaliteli ürün temini ve yüksek lojistik performans hedeflemektedirler. Firma yönetimlerinin bazıları da tedarikçi performans yönetimini geliştirmek, zamanında teslimat programını daha rahat uygulayabilmek, envanterleri azaltmak, tedarikçilerle elektronik veri alış verişi yöntemini uygulayabilmek için bu süreci uygulamaktadır. Stratejik düzeyde konuya yaklaşan firmalar tedarikçilerle uzun dönemli ilişkiler kurarak kalite düzeyi yüksek, teknolojik alt yapısı, performansı yüksek tedarikçilerle çalışmak istemektedirler. Tedarikçilerle karşılıklı fayda prensibine göre yapılan çalışmalarda çok büyük kazançlar elde edilmektedir. 45 Değişen dünyada, pazardaki yerini koruyabilmek için işletmelerin, maliyetlerini azaltmaları ve verimliliğini arttırmaları gerekmektedir. Ortalama olarak hammadde tedarik maliyeti, toplam ürün maliyetinin %70 ine, ileri teknoloji firmalarında %80 nine varmaktadır. 46 Bu nedenle satın alma departmanı maliyet düşürme konusunda anahtar role sahiptir. 44 Akdeniz, Turgutlu, Türkiye de Perakende Sektöründe Analitik Hiyerarşik Süreç Yaklaşımıyla Tedarikçi Performans Değerlendirilmesi, s Paul D. Cousins, Supply base rationalisation: myth or reality?, European Journal of Purchasing & Supply Management, C:V, 1999, s F. Faez, S.H.Ghodsypour, C.O brien, Vendor Selection and Order Allocation Using An İntegrated Fuzzy Case-Based Reasoning and Mathematical Programming Model, Int. J. Production Economics, C:CXXI 2009,s

34 Maliyetlerin azaltılması gerekliliği dikkatleri firmaların satın alma departmanlarına çekmektedir. Satın alma departmanları, firmaların operasyonlarını sürdürebilmeleri için en az maliyetle en uygun malzemeyi sağlamakla görevlidir. Tedarikçiler, hangi kalitede, özellikte, miktarda mal tedarik edeceklerini öğrenmek amacıyla satın alma ekibiyle yakın çalışmak zorundadırlar. 47 Etkin bir satın alma sistemi, sadece maliyetleri en küçüklemeye odaklanmamalı, aynı zamanda işletmenin stratejik hedefleri ile uyumlu tedarikçilerle işbirliği yapmayı amaçlamalıdır. İşletmelerin satınalma fonksiyonuna verdikleri önem, modern üretim sistemleri ve bilgi sistemlerinin gelişimine paralel olarak artış göstermiştir. Bu artışta malzeme maliyetlerinin kar üzerindeki etkisi büyük önem taşımaktadır. Satınalma fonksiyonunun önemli görevlerinden biri de tedarikçi seçimidir. Etkili ve verimli satınalma, fiyat, kalite, kaynak, zaman ve miktar seklinde tanımlanan beş doğrunun bir araya gelmesi ile gerçekleşmektedir. Bu doğrular içerisinde kaynak yani tedarikçi, kalan dört faktörü de etkilediğinden, en önemli nokta olarak sayılabilir. Tedarikçiler, tedarik zincirinin en önemli halkalarından birisidir. Satınalma kararı verildikten sonra pazardaki potansiyel tedarikçiler çeşitli başlıklara göre analiz edilmelidirler (kapasite, kalite yönetimi, teknoloji, üretim verimliliği, maliyet analizi, pazardaki yeri, referanslar, genel yönetimi v.b.). Bu analizler neticesinde belirlenecek tedarikçiler istenilen hedefler doğrultusunda toplam satınalma maliyeti yönünden en uygun şekilde seçilmelidir. Seçim esnasında sadece bugünün en iyi tedarikçisi değil gelecekte de bu durumunu koruyabilecek veya bu duruma gelebilecek potansiyel arz eden firmalar seçilmelidir. 48 Tedarik zinciri içinde satın alma karar süreci önemli kararlardan biridir. Buna bağlı olarak tedarikçi seçimi satın alma karar sürecinin önde gelen basamaklarından biri 47 Özlem Akçay Kasapoğlu,Umman Tuğba Şimşek, Pnömatik Valf Tedarikçisi Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi, Yönetim, C:XVII, No:53, 2006, s Neşe Yalçın Seçme, Ali İhsan Özdemir, Bulanık Analitik Hiyerarşi Yöntemi İle Çok Kriterli Stratejik Tedarikçi Seçimi: Türkiye Örneği, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, C:XXII, No:2, 2008, s

35 olurken aynı zamanda tedarik zinciri içinde bulunmaktadır. Tedarikçi seçim süreci genel olarak aşağıdaki basamaklardan oluşmaktadır: 49 -Problemin tanımı -Karar ölçütlerinin tanımlanması ve kombinasyonu -Potansiyel tedarikçilerin ön seçimi -Nihai seçim Tedarikçi seçimi işletmeler için önemli ve kritik kararlardan biridir. Verilen doğru bir karar işletmenin rekabet gücünü arttırırken, yanlış bir karar ise kayıplara ve diğer işletmelerle rekabetin zor bir hal almasına neden olur. 50 Firmalar, tedarikçilerle aralarındaki ilişkiyi verimli kılmalıdırlar. Kalite bazı firmalar için kritik bir faktördür, kalite güvence ihtiyacı, firmaları daha az tedarikçi ile çalışma yoluna götürmüştür. Az tedarikçi kullanıldığı zaman karşılıklı ilişkiler daha verimli ve düzenli olur. İletişim kolaylaşır ve birden çok tedarikçi olduğu durumdaki karmaşa engellenmiş olur. Karşılıklı istekler daha rahat anlaşılabilir. Az tedarikçi ile çalışılırsa tedarikçi müşteriye sunulacak ürünün özelliklerini daha iyi algılayabilir ve firmanın stratejilerine uygun bir şekilde üretimini yapar. Ayrıca az tedarikçi kullanmanın diğer avantajlarını şu şekilde sıralayabiliriz: 51 1-Az tedarikçi kullanıldığı zaman tedarikçi, organizasyonun ve müşterilerin istediği ürün ve servis bileşimini daha rahat anlayabilir 2- Tedarikçiler ölçek ekonomisini bünyelerinde uygulayabilir, ürün ve proses geliştirmesine gidebilirler. 3-Anahtar tedarikçiler tam zamanlı üretim (JIT) teslimatını gerçekleştirebilir. 4- Uzun dönemli ilişkilerde partnerler, çeşitli iletişim bağlantıları ve ortak bir problem çözme tekniği geliştirebilir. 5- Anahtar tedarikçiler yeni ürün dizaynına katkıda bulunabilir. 49 Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s Faez, Ghodsypour, O brien, Vendor Selection and Order Allocation Using An İntegrated Fuzzy Case-Based Reasoning and Mathematical Programming Model, s Kasapoğlu, Şimşek, Pnömatik Valf Tedarikçisi Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi, s

36 6- Tedarikçiler sertifikalandırılabilir. Genellikle ISO 9000 sertifikası alırlar. 7- Fiyat indirimleri için müzakereler yapılabilir. 8- Tedarikçi ile üretici arasında yazılım geliştirilebilir. Günümüzde tedarik zinciri kavramının gelişmesine bağlı olarak alıcı-tedarikçi ilişkileri, kısa süreli ilişkilerin kurulduğu rekabete dayalı alım-satımların gerçekleştirildiği ilişkilerden çok daha öteye, uzun süreli ilişkilerin kurulduğu iş ortaklıkları olarak nitelendirilmeye başlanmıştır. Dolayısıyla bu tür uzun süreli ilişkilerin kurulacağı tedarikçilerin değerlendirilmesi ve seçimi kararı firma yöneticileri için kritik bir karar süreci olarak ele alınmalıdır. 52 Zincirin üyeleri ortak amaçları doğrultusunda, son müşteri memnuniyetini sağlamak üzere, güven ortamı oluşturmalı, içinde bulundukları sistemi diğer sistemlerden ileriye götürecek şekilde işbirliği içinde olmalı ve ortak hareket etmelidirler. Organizasyonlar için verilmesi gereken en önemli kararlardan biri, tedarikçi seçimidir. Diğer bir ifadeyle tedarikçi seçimi kararı işletmeler için stratejik öneme sahip kararlardan biridir. İşletmeler günümüzün ağır rekabet şartlarında varlıklarını koruyabilmek için tedarikçi seçim sürecine ve tedarikçi ilişkilerine daha fazla önem vermelidirler. Pazara sunulan ürünün veya hizmetin kalitesi ve maliyeti sadece üretici firmanın yeteneklerine değil, aynı zamanda üretici firmaya girdi sağlayan tedarikçilerine de bağlıdır. Tedarikçilerin gösterecekleri performans düzeyi, ana firmanın müşterilerine göstereceği performansta önemli bir etkiye sahiptir. Çünkü üretici firmaların bir rekabet avantajı elde etmesinde ve sürdürmesinde tedarikçi performansı önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, tedarikçi performansının değerlenmesi, bir firmanın performans yönetim sisteminin önemli bir parçasını oluşturmaktadır Sanem Türer, Berk Ayvaz, Demet Bayraktar, Bersam Bolat, Tedarikçi Değerlendirme Süreci İçin Bir Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı: Gıda Sektöründe Bir Uygulama, Endüstri Mühendisliği Dergisi C:XX, No:2, 2008, s Akman, Alkan, Tedarik Zinciri Yönetiminde Bulanık AHP Yöntemi Kullanılarak Tedarikçilerin Performansının Ölçülmesi: Otomotiv Yan Sanayinde Bir Uygulama, s

37 Günümüzdeki rekabetçi pazar koşulları, organizasyonları çok kısa sürede değişen farklı müşteri isteklerini karşılayabilecek çözümler bulmaya yöneltmektedir. Organizasyonlar, bu rekabet ortamında karlılıklarını artırmak için değişik özelliklere, fonksiyonlara ve tasarıma sahip ürünleri üretebilecek esnekliğe sahip olmalıdır. Bunun başarılabilmesi için tedarikçilerden müşteriye kadar uzanan malzeme ve bilgi akışını sağlayan tedarik zincirinin etkin bir şekilde yönetilmesi gerekir. Tedarik zincirinin en önemli unsurlarından olan tedarikçilerin, işletmenin stratejilerine uygun ve işletmeyi hedeflerine ulaştıracak nitelikte olması gerektiği için doğru tedarikçinin seçilmesi işletmeler için önemli bir karar problemdir. Bir tedarikçi, iyi yönetilen ve iyi tasarlanmış bir tedarik zincirinin parçası olursa tüm tedarik zincirinin rekabet edebilirliği artar. Bu yüzden doğru tedarikçinin seçimi etkin bir tedarik zinciri kurmanın en önemli adımıdır. 54 İşletmeler arası rekabetin artık tedarik zincirleri arasında olduğu gerçeği göz önüne alındığında, işletmelerin gücünün sadece kendi performanslarına bağlı olmadığı, tedarik zinciri içerisindeki tüm birimlerin performansının işletme başarısını etkilediği açıktır. Tedarik zinciri içerisinde kritik öneme sahip olan tedarikçi firmaların seçimi ve değerlendirilmesi de bu noktada karşımıza çıkan önemli konulardan birisidir. Tedarik zinciri yönetimi üzerine literatürde yer alan çalışmalar; tedarikçi seçimi, tedarikçi değerlendirme ve tedarikçi geliştirme olmak üzere üç ana başlık altında toplanabilir. Tedarikçi seçimi, işletmenin kısa ve uzun vadeli planları göz önüne alınarak alternatif tedarikçiler arasından kendisine rekabet avantajı sağlayacak en iyi tedarikçiyi seçmek olarak tanımlanırken, tedarikçi değerlendirme, belirli bir zaman aralığında ve belirli kriterlere bağlı olarak tedarikçilerin performansının ölçülmesi olarak tanımlanmaktadır. Tedarikçi geliştirme ise, yapılan performans değerlendirme çalışmaları temelinde tedarikçilerin eksik yönlerinin geliştirilmesi ve ana sanayi için daha faydalı hale getirilerek tedarik zincirinin etkinliğinin artırılmasıdır Bedriye Özel ve Bahar Özyörük, Bulanık Aksiyomatik Tasarım İle Tedarikçi Firma Seçimi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, C: XXII, No:3, 2007, s Dağdeviren, Eraslan, Promethee Sıralama Yöntemi İle Tedarikçi Seçimi, s

38 Tedarikçi seçimi problemi, en basit ifade ile üretim için gerekli hammaddelerin, yarı mamul ve diğer malzemelerin kimden ve ne kadar alınacağının belirlenmesi olarak tanımlanabilir. Tedarikçi seçiminden, işletmelerin istenilen hammadde veya yarı mamulü, istenilen miktarda, istenilen kalitede, uygun fiyattan temin edebilecekleri tedarikçileri belirlemesi amaçlanmaktadır. 56 Tedarikçi seçimi, tedarik zinciri yönetiminin en önemli adımlarından birisi olup, işletmenin kısa ve uzun vade için belirlemiş olduğu hedeflere ulaşmasında önemli rol oynamaktadır. Tedarikçi seçimi problemi, çok sayıda faktörün dikkate alınmasını gerektiren çok kriterli zor bir karar verme problemidir. Bu yapısıyla, problemin doğru bir şekilde çözülmesi, karar sürecinde bilimsel yöntemlerin kullanılması ile mümkün olabilir. 57 Tedarikçi seçimi, isletmeyi üretim maliyetinden üretimin kalitesine, pazara yeni ürünlerin sunulmasından müşterilerin tatminine kadar hemen hemen her alan ve faaliyette etkilemektedir. Bu durumda tedarikçi seçiminin ne kadar önemli ve zor bir karar olduğunun bir göstergesidir. 58 Tedarik yönetimi çalışmalarının en önemli alt başlıklarından biri de tedarikçi değerlendirmedir. Tedarikçilerin değerlendirilmesi ana sanayi-tedarikçi arasındaki ilişkilerin yönetilmesi, uzun dönemde tedarikçilerin geliştirilmesi ve tedarikçi ile stratejik ilişkilerin belirlenmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Tedarikçi değerlendirmedeki amaç yeni bir tedarikçi seçmek ya da mevcut bir tedarikçi ile olan anlaşmayı iptal etmek değil, belirli bir zaman aralığında ve belirli kriterlere bağlı olarak tedarikçilerin performansının ölçülmesidir. 59 Tedarik fonksiyonunun sorumluluğu, çoğu zaman yeterli kalite ve miktarda, uygun fiyata, uygun bir teslimatla hammaddenin, teçhizatın ve malzemenin tedariki olarak 56 Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s Dağdeviren, Eraslan, Promethee Sıralama Yöntemi İle Tedarikçi Seçimi, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s Metin Dağdeviren, Nilay Dönmez Ve Mustafa Kurt, Bir İşletmede Tedarikçi Değerlendirme Süreci İçin Yeni Bir Model Tasarımı Ve Uygulaması, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, C:XXI, No:2, 2006, s

39 tanımlanır. 60 Diğer bir ifadeyle işletmelerde satınalma bölümlerinin en önemli amacı, ihtiyaç duyulan malzemelerin doğru zamanda, doğru miktarda, istenilen kalitede, en uygun maliyetle, doğru kaynaktan temin edilmesidir. Bu gereksinimlerin karşılanması etkili bir tedarikçi seçme ve değerlendirme çalışması ile mümkün olmaktadır. Tedarikçi seçimine verilen önem, tedarikçilerle sadece malzeme maliyetine bağlı olmayan uzun dönemli ilişkilerin gelişmesini sağlamakta ve bu ilişkiler uzun dönemde işletmenin rekabet etme gücünü olumlu yönde etkilemektedir. 61 Bir tedarik zinciri, genellikle tedarikçiler, üreticiler ve dağıtıcılardan oluşmaktadır. Bu durumda, performans değerlendirmesini tedarik performansı, üretim performansı ve dağıtım performansı olmak üzere üç gruba ayrılabilir. Tedarikçi yönetimi tedarik zincirinin başarısının gerekli bir bileşenini oluşturmaktadır. Tedarikçi performansının ve yeteneklerinin kötü olmasıyla karsı karsıya olan üretici firmalar, tedarik zincirlerinin en zayıf noktalarının performansını ve kabiliyetlerini artırmak için tedarikçi değerlendirme ve geri besleme, tedarikçi tanımlama ve tedarikçi eğitimi gibi tedarikçi geliştirme uygulamalarını gerçekleştirebilirler. 62 Tedarikçilerin tedarik zinciri ile etkin bütünleşmesi, işletmenin rekabet gücünün artmasına neden olur. 63 Özellikle müşteri odaklılığın ön plana çıktığı son zamanlarda, firmaların rekabet gücünü devam ettirebilmeleri için tedarik zincirini oluşturan üyeler (tedarikçiler, üreticiler, dağıtıcılar ve perakendeciler) tasarım, üretim, dağıtım, pazarlama faaliyetlerine eş zamanlı katılmalıdırlar. Ayrıca, bu üyelerin tümü, müşteri isteklerine cevap vermek ve tedarik zincirinin bütünün kar etmesine katkıda bulunmak için entegre olmalı ve etkin bir şekilde yönetilmelidirler. Çünkü tedarik zinciri üyeleri tedarik zinciri davranışının kritik belirleyicileridir. Bu 60 Metin Dağdeviren, Tamer Eren, Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, C:XVI, No:2, 2001, s Metin Dağdeviren v.d., Tedarikçi Seçimi Problemine Analitik Ağ Süreci İle Alternatif Bir Yaklaşım, Teknoloji, C:VIII, No:2, 2005, s Akman, Alkan, Tedarik Zinciri Yönetiminde Bulanık AHP Yöntemi Kullanılarak Tedarikçilerin Performansının Ölçülmesi: Otomotiv Yan Sanayinde Bir Uygulama, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s

40 zincirde partner seçimi veya partnerlik ilişkisinin sürdürülmesi tedarik zincirinin oluşturulmasında ve sürdürülmesinde oldukça önemlidir. 64 Samimiyete dayanan tedarikçi ilişkisinden farklı olarak, tedarikçi ortaklığında kararlar işletme ve tedarikçinin ortak kararıyla verilir. Tedarikçi ortaklığında işletme ve tedarikçi daha geniş bir görüş açısıyla aradaki sorun ve anlaşmazlıkları her iki tarafın da çıkarlarını gözeterek çözümlemeye çalışırlar. İşletmeler için tedarikçilerin seçimi isletmelerin geleceği açısından önemlidir, çünkü tedarikçi seçimi yapıldıktan sonra isletmenin faaliyetlerini planlamalara göre yürütebilmesi için tedarikçinin kesin desteğine gereksinimi bulunmaktadır. Yapılan anlaşmaya harfi harfine uymalı ve tedarik ile ilgili karşılaşabileceği sorunlarda isletmeyle işbirliği yaparak yardımcı olmalıdır. Hatta son dönemlerde işletmeler, çalışma koşullarına yönelik belirli standartları sağlamayan tedarikçilerinin sözleşmelerini sona erdirmektedir. Bu amaçla işletmeler çalışma standartlarını içeren ve tedarikçilerini de kapsama alan yürütme ilkeleri oluşturmaktadır. Bu bağlamda, diğer seçim kriterleri yanında çalışma standartlarının da tedarikçi seçiminde önemli olduğu söylenebilir. 65 Tedarik zinciri üyeleri arasındaki işbirliği ve bilgi paylaşımı, tedarik zincirinin etkinliğinin artmasına neden olur. İşletmeler doğru bilginin hızlı akışını sağlayarak, pazardaki değişimlere hızlı bir şekilde cevap verebilir ve müşteri ihtiyaçlarını daha iyi bir şekilde karşılayabilirler. Gelecekte de varlıklarını sürdürmek isteyen işletmeler, müşteri isteklerini zamanında karşılayabilmek adına tedarikçileriyle iyi ilişkiler içinde olmalıdır. Bu sebeple işletmeler tedarikçilerini seçerken kendi iş stratejilerine uygun ve işbirliğine hevesli tedarikçileri seçmelidir. Stratejik hedefler doğrultusunda tedarikçiler pek çok kriter göz önünde bulundurularak değerlendirilmelidir. Finansal ve operasyonel açıdan yanlış tedarikçilerin seçimi, işletmelerde büyük kayıplara neden olabilmektedir ve işletmelerin birçok sorunla 64 Chen-Tung Chen, Ching-Torng Lin, Sue-Fn Huang, A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, Int. J. Production Economics, C:CII, 2006, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s

41 karşı karşıya kalmalarına yol açmaktadır. Doğru tedarikçilerin seçimi ise satın alma maliyetlerini azaltarak işletmelerin rekabet gücünü arttırmaktadır. 66 Tedarikçi seçiminde çok sayıda kriterin bulunması, bu kriterlerin bazılarının nicel bazılarının da nitel değerler alması, seçim aşamasında birbiriyle çelişen ve birbirini tamamlayan kriterlerin olması ve değerlendirmede fazla sayıda tedarikçinin olması gibi nedenlerden dolayı tedarikçi seçim problemleri çözülmesi zor problemlerdir. Üretilen ürünün, mevcut ürün, değişiklik yapılan ürün ve tamamen yeni bir ürün olmasına bağlı olarak tedarikçi seçim problemleri üç sınıfta toplanabilir. Mevcut ürün için tedarikçi seçiminde, işletme potansiyel tedarikçiler içinden seçim yapmaktadır. Ürün değişikliği durumunda, genellikle potansiyel tedarikçi havuzunun güncellenmesi gerekebilir. Yeni bir ürün üretme kararı verildiğinde ise tedarikçi havuzunun yeniden belirlenmesi gerekebilir. Tedarikçi sayısına göre tedarikçi seçim problemleri, tek kaynaklı ve çok kaynaklı olmak üzere iki sınıfta incelenebilir. Tek kaynaklı tedarikçi seçim problemlerinde, mevcut tedarikçilerin kapasiteleri işletmenin isteklerini karşılayabilmektedir. İşletme, bu tedarikçilerden bir tanesini, değerlendirme kriterlerine göre belirler. Çok kaynaklı tedarikçi seçim probleminde, mevcut tedarikçilerin kapasiteleri tek başına işletmenin taleplerine cevap verememektedir. Bu durumda işletme, taleplerini birden fazla tedarikçiden karşılamak zorunda kalmaktadır. 67 Tedarikçi seçim kararını verirken göz önünde bulundurulması gereken en önemli noktalar şunlardır: Semih Önüt, Selin Soner Kara, Elif Işık, Long term supplier selection using a combined fuzzy MCDM approach: A case study for a telecommunication company, Expert Systems with Applications, C:XXXVI, 2009, s Hacer Güner, Özcan Mutlu, Bulanık AHP ile Tedarikçi Seçim Problemi ve Bir Uygulama, V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, 2005, s Öz, Baykoç, Tedarikçi Seçimi Problemine Karar Teorisi Destekli Uzman Sistem Yaklaşımı, s

42 -Birçok ürünün esasını satın alınan materyaller (hammadde ve malzemeler) oluşturur. -Tedarikçilerden kaliteli materyaller alınması önemlidir. -Tedarikçi seçimi kritiktir. -İşletmeler, çoğu kez tedarikçilerine büyük miktarda yatırım yapar. -Rekabetçi indirimlerden yararlanmaya çalışmak yerine, akılcı tedarikçi seçimi tercih edilmelidir Tedarikçi seçimi konusunda iki temel konu tedarikçi seçim kriterleri ve tedarikçi seçim yöntemleridir Tedarikçi Seçim Kriterleri Tedarikçi değerlendirme sürecinde ilk aşama, değerlendirmede kullanılacak kriterlerin saptanmasıdır. Tedarikçi seçim kararı verilirken işletmenin içinde bulunduğu şartlara göre değişen, tedarikçi seçim kararını etkileyen çeşitli kriterler göz önünde bulundurulur. Bu nedenle tedarikçi seçim problemi bir çok kriterli karar verme problemidir. Tedarikçi seçim kriterleri tedarikçileri finansal, yönetimsel ve teknik konularda değerlendirmek üzere belirlenir. Genellikle değerlendirme aşamasında kullanılan kriterler dört sınıf altında toplanmaktadır Tedarikçi kriterleri 2-Ürün performans kriterleri 3-Servis performans kriterleri 4-Maliyet kriterleri 69 Cengiz Kahraman, Ufuk Cebeci,Ziya Ulukan, Multi-Criteria Supplier Selection Using Fuzzy AHP, Logistics Information Management, C:XVI, No: 6, 2003, s

43 Tedarikçi kriterleri, birlikte çalışılan tedarikçinin özelliklerini ölçmek için kullanılan kriterlerdir. Tedarikçi kriterleri; tedarikçinin finansal gücü, yönetimi, teknik kapasitesi, kalite sistemleri gibi önemli alt kriterleri içerebilmektedir Ürün performans kriterleri, satın alınan ürünün fonksiyonel özelliklerini ölçmek için kullanılan kriterlerdir. Kalite, güvenilirlik, hız, kapasite, bakım, dayanıklılık, taşıma gibi alt kriterleri içerebilmektedir. Servis performans kriterleri, satış sonrası hizmetleri değerlendirmek için kullanılan kriterler olup müşteri desteği, takip/izleme ve profesyonellik gibi alt kriterleri içerebilmektedir. Maliyet kriterleri, tedarikçi değerlendirilmesi ve seçiminde en önemli kriterlerden bir tanesidir. Taşıma maliyeti, satın alma maliyeti, vergiler vb. bu kriterin içinde yer almaktadır. 70 Geleneksel tedarikçi değerlendirme yöntemleri, karar verme sürecinde sadece finansal kriterleri dikkate almaktaydı. 71 Sonraki yıllarda geliştirilen yöntemler, tedarikçi değerlendirme ve seçim işlemi için fiyat kriterinin tek başına yeterli olmadığını, bunun yanı sıra başka kriterlerin de göz önüne alınması gerektiğini ortaya koymuşlardır. Tedarikçi kriterlerinin belirlenmesiyle ilgili yapılmış en kapsamlı çalışmalardan bir tanesi Dickson ın 1966 yılında, A.B.D. ve Kanada, Ulusal Satınalma Müdürleri Topluluğundan seçilmiş 273 satınalma sorumlusu ve müdürüyle yapmış olduğu çalışmadır. Bu çalışma neticesinde Dickson tedarikçi değerlendirme ve seçiminde göz önünde bulundurulması gereken 23 temel kriter tanımlamıştır. Dickson ın bu çalışması, ileriki yıllarda yapılacak çalışmalara ışık tutacak niteliktedir. Belirlenen bu kriterler birçok çalışmada kullanılmaya devam edilmektedir. Dickson ın tespit ettiği en önemli üç kriter olan kalite, teslimat ve fiyat hemen hemen bütün çalışmalarda yüksek önemli konumunu korumuştur. 72 Daha sonraki yıllarda Dickson (1966) ın 23 ölçütü yeni iş gereksinimlerinin oluşması neticesinde geliştirilerek yeni ölçütlerin eklenmesiyle genişletilmiştir. Maliyet ölçütü de ilerleyen senelere bağlı olarak detaylandırılmaya başlanmıştır. Sabit maliyet, 70 A.e. 71 Sung Ho Ha, Ramayya Krishnan, A Hybrid Approach To Supplier Selection For The Maintenance of A Competitive Supply Chain, Expert Systems with Applications, C:XXXIV, 2008,s H. Ahmet Akdeniz, Timur Turgutlu, Supplier Selection On Retail: Analysis With Two Multi Criteria Evaluation Methodologies, Review of Social, Economic & Business Studies, C:IX, No:10, s

44 tasarım ve tedarik maliyeti, stok bulundurma maliyeti ve sipariş maliyeti, kalite maliyeti, teknoloji maliyeti ve satış sonrası servis maliyeti bunlar arasında gösterilebilir. 73 Genellikle işletmeler açısından tedarikçi seçiminde dikkate alınan en önemli kriter maliyettir. Maliyet, stratejik açıdan uzun vadede önemli bir kriter olmasına karşın, bunun yanında dikkate alınması gereken diğer önemli kriterlerde vardır. İşletmenin içinde bulunduğu rekabetçi çevredeki dinamik yapının artık sadece maliyet ile sağlanamadığı yapılan araştırmalarda açıkça görülmektedir. Bu durum dikkate alındığında isletmeler için önemli olan diğer kriterler genellikle kalite, esneklik ve zamandır. İşletmeler için rekabet edebilme açısından bu kriterler vazgeçilmezdir. Bunların yanında isletmenin rekabet çevresindeki dinamik yapıya ayak uydurması için belirlediği diğer kriterler de tamamıyla isletmenin stratejisine özgüdür. 74 Yapılan araştırmalarda, günümüzde halen tüm sektörlerde müşterilerin üretici firmalardan ana beklentisinin; kalite düzeyi yüksek, uygun fiyatlı ve zamanında teslim edilen ürün elde etmek olduğu görülmektedir. 75 Günümüzde işletmeler rekabet güçlerini koruyabilmek ve pazarda daha büyük pay sahibi olabilmek için bu üç önemli kavram ile karşı karşıyadırlar. 76 Bu üç kritere ilave olarak müşteri memnuniyeti, esneklik, satış sonrası hizmet gibi daha birçok kriter tedarikçilerin değerlendirilmesinde kullanılmaktadır. 77 Literatürde tedarikçi seçimi problemini ele alan birçok çalışma bulunmaktadır. Tedarikçi seçimiyle ilgili yapılan çalışmalar incelendiğinde, Dickson ın çalışmasından sonra, tedarikçi seçimi konusundaki çalışmalara çeşitli kriterler 73 Türer v.d.,, Tedarikçi Değerlendirme Süreci İçin Bir Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı: Gıda Sektöründe Bir Uygulama, s Seçme, Özdemir, Bulanık Analitik Hiyerarşi Yöntemi İle Çok Kriterli Stratejik Tedarikçi Seçimi: Türkiye Örneği, s Yrd.Doç.Dr.Bahar Özyörük, Evren Can Özcan, Analitik Hiyerarşi Sürecinin Tedarikçi Seçiminde Uygulanması: Otomotiv Sektöründen Bir Örnek, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C:XIII, No:1, 2008, s Öz, Baykoç, Tedarikçi Seçimi Problemine Karar Teorisi Destekli Uzman Sistem Yaklaşımı,s Akman, Alkan, Tedarik Zinciri Yönetiminde Bulanık AHP Yöntemi Kullanılarak Tedarikçilerin Performansının Ölçülmesi: Otomotiv Yan Sanayinde Bir Uygulama, s

45 kullanılarak devam edildiği görülmektedir. Weber v.d., 1966 dan 1990 a kadar tedarikçi seçimi ile ilgili literatürde yapılmış olan çalışmaları incelemişler ve fiyat, teslim süresi ve kalite nin bu çalışmalarda en çok kullanılan kriterler olduğunu tespit etmişlerdir. Wilson da yaptığı benzer çalışmada seçim kriterlerinin önemini incelemiş ve kriterlerin; kalite, servis, fiyat ve teslim süresi olarak sıralandığını belirlemiştir. Verma ve Pulman ise yaptıkları çalışmada bu kriterlerin yanında esneklik kriterinin de son yıllarda tedarikçi seçiminde önem kazanan bir kriter olduğunu belirtmişlerdir. 78 Tedarikçi seçimiyle ilgili diğer bir çalışmada Dağdeviren ve Eraslan; kalite, fiyat, tedarik performansı, esneklik, teknoloji, uzaklık kriterlerini kullanırken; Kasapoğlu ve Şimşek; fiyat, kalite, teslim süresi, satış sonrası hizmet ve firma yeterliliğini karar kriteri olarak kullanmışlardır. Yine son yıllarda yapılan başka bir çalışmada Özel ve Özyörük tedarikçi seçim kriteri olarak fiyat, hata oranı, teslim süresi, teknik yeterlilik, esneklik ve firmanın geçmiş performansını almışlardır. Bir başka çalışmada, Özyörük ve Özcan ürün kalitesi, teslim tarihine uyum, sipariş miktarına uyum, siparişteki ürün özelliklerine uyum ve yaşanan sorunlara yaklaşım gibi kriterleri kullanmışlardır. Örnekleri çoğaltmak mümkündür. Bu çalışmada ise tedarikçi değerlendirme sürecinde kullanılacak olan değerlendirme kriterleri, literatür taraması ve uzman kişiler ile ikili görüşmeler neticesinde, işletmenin yapısına ve hedeflerine uygun olarak; maliyet, kalite, zamanında teslimat, esneklik, tedarikçinin güvenilirliği ve ödeme koşulları gibi 6 adet kriter olarak belirlenmiştir. Tedarikçi seçim sürecinde birçok kriterin dikkate alınmak zorunda olunması, tedarikçi seçim kriterlerinin kendi aralarında çelişebilir özellikte olmaları, örneğin; en iyi fiyatı teklif eden tedarikçinin en kaliteli üretici olmaması veya en iyi kalitede 78 Özel, Özyörük, Bulanık Aksiyomatik Tasarım İle Tedarikçi Firma Seçimi, s

46 ürün sağlayan tedarikçinin zamanında teslimat yapmıyor olması, ayrıca tedarikçi seçim kararının işletmelerde çoğunlukla grup halinde alınıyor olması gibi birçok durum nedeniyle işletmeler için tedarikçi seçim problemi çok sayıda kriterin dikkate alınmasını gerektiren çok kriterli zor bir karar verme problemidir. Ayrıca üretim prosesinin hammadde tedariki ile başlayıp, ürünün teslimi ile sona erdiği düşünülürse, sanayi kuruluşlarının ana müşteri beklentilerini karşılamasında başlangıç noktasını tedarikçi seçimi teşkil etmektedir. Çünkü tedarikçiden alınan hammaddenin kalite düzeyi, tedarikçinin teslim tarihi ve hammadde fiyatları üretilen üründeki müşteri beklentilerine etki eden ana faktörlerdendir. Tüm bu kriterler düşünüldüğünde, tedarikçi seçim problemi, sezgisellikten uzak ve analitik yaklaşım ile çözülmesi gereken bir karar verme problemi olarak düşünülmelidir Tedarikçi Seçim Yöntemleri Karar verme problemi günlük hayatta kişilerden kurumlara kadar hayatın her alanında karşılaşılan bir olgudur. Karar verme en genel anlamda; bir seçenek kümesinden en az bir amaç veya kritere göre en uygun seçeneğin seçimi şeklinde tanımlanabilir. 79 Diğer bir ifadeyle karar verme problemi tüm mümkün alternatifler içinden en iyi olanı bulma sürecidir. 80 Karar verici konumundaki kişiler iki çeşit karar yaklaşımıyla karsı karsıyadır. Bunlar sezgisel ve analitik karar yaklaşımlarıdır. Sezgisel kararlar herhangi bir veri tabanı tarafından desteklenmemektedir. Günümüzde özellikle KOBİ olarak nitelendirilen küçük ve orta ölçekli isletmelerde, verilen kararların çoğu sezgisel karar tipindedir. Yani kişiler bu tip yerlerde tamamen kendi bilgi ve tecrübelerine göre, kararları çok kısa bir zamanda, belirli bir analitik temele dayandırmaksızın almaktadırlar. Analitik karar yaklaşımı ise; sorunların kademeli bir şekilde anlamlı daha küçük alt bölümlere ayrıştırılarak daha etkin çözümlenebileceği esasına dayanır. Bu nedenle sağlıklı 79 Dağdeviren, Eren, Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması, s Chen-Tung Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, Fuzzy Sets and Systems, C:CXIV, 2000, s

47 kararların alınması için analitik yaklaşımlar önerilmektedir. Analitik yaklaşımda, karar verme problemi üç aşamada ele alınabilir. Bu aşamalar; modelleme, karar verme ve kararların uygulanması olarak sıralanabilir. 81 Karar verme süreçlerinin çoğunda olduğu gibi, tedarikçi seçimi de değerlendirme ve seçme gibi iki temel faaliyeti içerir. Değerlendirme aşaması; genellikle kararla ilgili kriter ve özellikleri belirleyerek bu kriterler temelinde alternatif tedarikçileri derecelendirmekten, seçme aşaması ise bu derecelendirmeye bağlı olarak en iyi tedarikçinin belirlenmesinden oluşur. Karar verme problemlerinin günümüz koşullarına bağlı olarak karmaşık bir hal alması, doğru kararın verilmesi için, bu süreçte bilimsel yöntemlerin kullanılmasını zorunlu hale getirmiştir. Tedarikçi değerlendirme ve seçme problemi de karar aşamasında birçok kriterin dikkate alınmasını ve bu kriterlere göre çok sayıda tedarikçinin değerlendirilmesini gerektiren kompleks bir karar problemi olup, bu süreçte bilimsel yöntemlerin kullanılması doğru tedarikçinin seçimi için çok büyük önem taşımaktadır. 82 Tedarikçi seçim sürecinde analitik yöntemlerin kullanılması yöneticilerin karar vermesini kolaylaştırmakta, aynı zamanda doğru kararların verilmesine de katkı sağlamaktadır. Literatürde yer alan tedarikçi değerlendirme ve seçim süreci ile ilgili çalışmalar incelendiğinde, farklı yöntemlerin uygulandığı dikkati çekmektedir. Tedarikçi değerlendirme ve seçim sürecinde kullanılan yöntemler; tedarikçi ön değerlendirilmesi için kullanılan karar yöntemleri ve nihai seçim için karar yöntemleri olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Günümüz pazar koşullarında çok tedarikçi ile çalışmak giderek zorlaştığı için işletmeler az sayıda tedarikçi ile çalışmayı tercih etmektedir. Bu nedenle, verimsiz 81 Özyörük, Özcan, Analitik Hiyerarşi Sürecinin Tedarikçi Seçiminde Uygulanması: Otomotiv Sektöründen Bir Örnek, s Özel, Özyörük, Bulanık Aksiyomatik Tasarım İle Tedarikçi Firma Seçimi, s

48 tedarikçileri eleyerek seçimi az sayıda tedarikçi arasından yapmak tercih edilen bir yoldur. 83 Tedarikçi ön değerlendirilmesi için kullanılan karar yöntemlerine kategorik yöntemler, veri zarflama analizi (VZA), kümelendirme analizi, vaka tabanlı muhakeme sistemleri örnek olarak verilebilir. Ön seçim aşaması sıralamadan çok bir sınıflandırma sürecidir. Bu yöntemler bazen son seçim aşamasında da kullanılmaktadır, yine de bu yöntemler sınıflandırma özelliğinden dolayı ön seçim aşaması için daha uygundur. 84 Tedarikçi ön seçiminde hangi yöntem kullanılırsa kullanılsın, dikkat edilmesi gereken en önemli konu en zayıf tedarikçilerin elenerek zaman kaybının önlenmesi sağlanırken, aynı zamanda seçilme olasılığı yüksek tedarikçilerin elenmesinin önlenmesidir. 85 Nihai seçim için karar yöntemleri ise doğrusal ağırlıklandırma modeli, sahipliğin toplam maliyeti modelleri, matematiksel programlama modelleri, istatistiksel modeller, yapay zeka tabanlı modeller olmak üzere sınıflandırılmaktadır. 86 Literatür incelendiğinde, tedarikçi seçimi probleminin çözümünde bahsedilen yöntemlerin yanı sıra, bulanık küme teorisi, gibi daha birçok yönteme başvurulduğu görülmektedir. Ulaşılmak istenen hedefin birçok parametre tarafından belirlendiği ve değerlendirilecek alternatiflerin her birinin kendine has avantajlarının bulunduğu durumlarda karar verme işi oldukça güçleşmektedir. Kararlar üzerine etki eden tüm 83 Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s Luitzen de Boer, Eva Labro, Pierangela Morlacchi, A review of methods supporting supplier selection, European Journal of Purchasing & Supply Management, C: VII, 2001, s Kağnıcıoğlu, Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, s Luitzen de Boer, Eva Labro, Pierangela Morlacchi, A review of methods supporting supplier selection, European Journal of Purchasing & Supply Management, C: VII, 2001, s

49 kriterlerin değerlendirilmesi ve analizi amacıyla çok kriterli karar verme yöntemleri geliştirilmeye başlanmıştır. 87 Çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için literatürde birçok yöntem ortaya konulmaktadır. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP), TOPSIS, ELECTRE yöntemleri bu bağlamda en sık kullanılan ve en yaygın bilinen yöntemlerdir. Çok kriterli karar verme; alternatifin, seçim, sıralama ya da eleme amacıyla birbiri ile çelişen ve farklı ölçü birimi kullanan nitel ve/veya nicel çok sayıda kriter kullanılarak değerlendirilmesi olarak tanımlanabilir. 88 Çok kriterli karar verme yöntemleri, ölçülebilen ve ölçülemeyen birçok stratejik ve operasyonel faktörü aynı anda değerlendirme imkanı sağlayan ve aynı zamanda karar verme sürecine çok sayıda kişiyi dahil edebilen analitik yöntemlerdir. Karar verme sürecinde bu yöntemlerin kullanılması yöneticilere alternatifleri değerlendirmede yardım etmekte ve işletme kaynaklarının daha verimli kullanılmasını sağlamaktadır. 89 Tedarikçi seçim problemlerinin çözümünde literatürde iki farklı yöntemin birleşiminden elde edilen hibrid yaklaşımlara da rastlanmaktadır. Hibrid yaklaşımlarla literatürde genelde iki şekilde karşılaşılmaktadır. Bazı çalışmalarda, öncelikle tedarikçiler değerlendirilmiş, içlerinden isletme ihtiyaç ve isteklerine uygun olanları belirlendikten sonra bu tedarikçilerden verilecek optimum sipariş miktarlarını bulmak için matematiksel programlama veya hedef programlamadan 87 İhsan Kaya, M. Serdar Kılınç, Emre Çevikcan, Makine-Techizat Seçim Probleminde Bulanık Karar Verme Süreci, Mühendis ve Makina, C:XLIX, No:576, 2007, s Tuncay Özcan, Numan Çelebi, Şakir Esnaf, Çok Kriterli Karar Verme Metodolojilerinin Karşılaştırmalı Analizi Ve Depo Yeri Seçimi Problemine Uygulanması, VIII. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, 2008, s Dağdeviren v.d., Tedarikçi Seçimi Problemine Analitik Ağ Süreci İle Alternatif Bir Yaklaşım, s

50 faydalanılmıştır veya önce kriterlerin önem ağırlıkları bir yöntemle hesaplanmış, (90 91) sonra diğer bir yöntemle alternatifler sıralanmıştır. Çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinin temel adımları şunlardır: 92 a-sistemin değerlendirme kriterlerini belirlemek b-alternatifleri belirlemek c-kriterlere göre alternatifleri değerlendirmek d-çkkv yöntemini uygulamak e-yöntemin esaslarına göre bir alternatifi seçmek. Aslında karar verme ile karşı karşıya kalan bir kişinin önce, önüne incelediği sorunun çözümü olabilecek alternatiflerin tümünü akıllıca koyarak, alternatif uzayını tespit etmesi gereklidir. Ayrık veya sürekli olabilen bu alternatif uzayında bulunan her durum, karar verme uzayı kümesinin öğelerini temsil eder. 93 ÇKKV yöntemlerinin iki ana başlık altında olduğu görülmektedir. Bunlardan ilki çok nitelikli karar verme (ÇNKV), ikincisi ise çok amaçlı karar verme (ÇAKV) yöntemleridir. Bu iki yöntem arasındaki temel fark, ÇAKV nin sürekli karar uzaylarına yoğunlaşması, ÇNKV nin ise ayrık karar uzaylarına yoğunlaşmasıdır. 94 Literatür incelendiğinde ÇNKV tanımlaması yerine çoğunlukla ÇKKV tanımlamasının kullanıldığı görülmektedir. Çok sayıda ve genellikle birbiriyle çelişen kriterlerle karakterize edilen mümkün alternatifler için değerlendirme, önceliklendirme ve seçme gibi tercih kararlarını 90 Önüt, Kara, Işık, Long term supplier selection using a combined fuzzy MCDM approach: A case study for a telecommunication company, s Dağdeviren, Eren, Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması, s Serafim Opricovic, Gwo-Hshiung Tzeng, Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS, European Journal of Operational Research, C:CLVI, 2004, s Zekai Şen, Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, İstanbul, Bilge Kültür Sanat, 2001, s Cengiz Kahraman, Multi-Criteria Decision Making Methods and Fuzzy Sets, Multi-Criteria Decision Making Methods And Fuzzy Sets, Springer, 2008, s

51 almak için ÇNKV yöntemleri kullanılır. Diğer bir ifadeyle ÇNKV yöntemlerinde alternatifler kümesi sınırlıdır. ÇAKV yöntemlerinde ise alternatifler önceden belirlenmez. Bir başka ifadeyle ÇAKV sürekli çözüm uzayını kabul eder. Genel olarak ÇNKV nin sınırlı sayıda alternatif arasından en iyisini seçtiği, ÇAKV nin ise en iyi alternatifi tasarladığı söylenebilir. Örneğin; otomobil üreticileri sürüş konforu ve yakıt ekonomisini en büyükleyen ve ürün fiyatını en küçükleyen bir araba tasarlamak istediklerinde, alternatifler tasarım prosesi tarafından oluşturulur. 95 Hwang ve Yoon tarafından geliştirilen TOPSIS yöntemi belli başlı klasik ÇKKV yöntemlerinden biridir. Sahip olduğu birçok avantaj nedeniyle TOPSIS yöntemi en çok tercih edilen ÇKKV yöntemi haline gelmiştir. 96 Çağımızın getirdiği hızlı iletişim neticesinde küçülen dünyada alternatiflerin sayısının artması, teknolojinin hızlı yayılması sonucu oluşan hızlı değişimler, insan yargılarından kaynaklanan belirsizlikler, tedarikçi seçimini etkileyen faktörlerin nicel ve nitel olabilmesi gibi durumlar karar verme problemindeki belirsizliği arttırmaktadır. Bulanık mantık ile bu belirsizlikler en az seviyeye indirgenmeye çalışılır. Birçok durumda kesin sayılar gerçek dünya olaylarını modellemede yetersiz kalır, çünkü insan tercih ve yargıları genelde belirsizdir ve kesin sayılarla tahmin edilemez. 97 BÇKKV yöntemleri, bulanık veriler içeren problemleri çözmek için önerilmiştir. BÇKKV yöntemleri kesin olmayan, bulanık veriler içeren problemlerin çözümünde yaygın olarak kullanılan karar verme yöntemleridir. BÇKKV optimal çözümü ararken insan yargıları ve tercihlerinden kaynaklanan bulanıklığın etkilerini azaltmayı hedeflemektedir. Çok kriterli karar verme problemleri bir grup karar vericinin birkaç alternatif arasından birden çok kriteri dikkate alarak karar vermesi gereken durumlarda ortaya çıkar. Çok kriterli karar verme yöntemlerinde, seçilen kriterlere göre alternatifler 95 K.Paul Yoon,Chıng-Lai Hwang, Multiple Attribute Decision Making:An Introduction, Sage Publications, 1995, s Hsu-Shih Shih, Huan-Jyh Shyur, E. Stanley Lee, An extension of TOPSIS for group decision making, Mathematical and Computer Modelling, C:XLV, 2007, s Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s

52 değerlendirilir. Karar vericiler değerlendirme yaparken hem nitel hem de nicel kriterleri değerlendirmek zorundadırlar. Klasik çok kriterli karar verme yöntemlerinde değerlendirmeler yapılırken kesin sayılar kullanılmaktadır. Oysa gerçek dünyada alternatifler ile ilgili bilgiler genellikle belirsizdir veya karar vericiler yaklaşık, eksik ve iyi tanımlanmamış bilgiler verebilir. Pratikte değerlendirmeler kesin sayılarla tam olarak tayin edilemez. Bütün bu problemlerle baş etmek için bulanık küme teorisi ÇKKV problemlerinde sıklıkla uygulanmıştır. Son zamanlarda bulanık küme teorinin uygulandığı yöntemler TOPSIS, VİKOR, PROMETHEE VE ELECTRE dir da Negi doktora tezinde ve 1992 yılında Chen ve Hwang yayınladıkları kitapta bulanık sayıları kullanarak bulanık küme teorisini (Zadeh, 1965) TOPSIS yöntemine uyarlamışlar, bulanık mantık ve TOPSIS yönteminin birleşimi olan BTOPSIS yaklaşımını ortaya koymuşlardır. Daha sonra BTOPSIS ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır. 99 Örneğin, Chen(2000) üçgen bulanık sayıları kullanarak BTOPSIS yöntemini insan kaynakları seçimine uygulamıştır. Chen v.d. (2006) ise, tedarikçi değerlendirme ve seçimi için BTOPSIS yöntemini yamuk bulanık sayılar kullanarak uygulamıştır. 100 BTOPSIS yönteminde kısaca değerlendirmeler dilsel değişkenlerle yapılır ve bu dilsel değişkenler bulanık sayılara dönüştürülerek hesaplamalar gerçekleştirilir. 101 Literatür incelendiğinde, ÇKKV yöntemlerinin bulanık ortamda bir genişlemesi olan bulanık ÇKKV yöntemlerinin, son yıllarda sıklıkla tercih edilen karar verme yöntemleri olduğu görülmektedir. Bu çalışmada, bu yöntemler arasında en çok tercih edilenlerinden biri olan, tedarikçi değerlendirme probleminin çözümü için nitel ve 98 Güvenç Arslan, Özlem Aydın, On A Software For Fuzzy MCDM,20. EURO Mini Conference, 2008, s Eleren, Ersoy, Mermer Blok Kesim Yöntemlerinin Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi, s Türer v.d., Tedarikçi Değerlendirme Süreci İçin Bir Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı: Gıda Sektöründe Bir Uygulama, s Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s

53 nicel kriterleri bir arada dikkate alabilen ve bulanık ortamlarda grup kararı vermeye olanak sağlayan BTOPSIS yöntemi kullanılacaktır. Bulanık mantık ve BTOPSIS yöntemi ile ilgili ayrıntılı bilgi ikinci bölümde verilecektir. 42

54 2. Bulanık Mantık ve Bulanık TOPSIS Yöntemi Bu bölümde önce BTOPSIS yönteminin esasını teşkil eden bulanık mantık ve ilkeleri hakkında kısa bilgi verilecek ve sonra BTOPSIS yönteminin algoritması üzerinde durulacaktır Bulanık Mantık Bulanık mantık, gerçek hayattaki belirsizliği dikkate alarak geliştirilmiş bir düşünce sistemidir. Çalışmanın bu bölümünde, bulanık mantığın temel ilkeleri ve bu konu hakkında ayrıntılı bilgi verilecektir Belirsizlik Kavramı Bulanık kelimesi genel olarak puslu, kesin olmayan, belirsiz gibi bir dizi anlama sahiptir. 1 Bulanık (fuzzy) kavramı ilk olarak Azerbaycan asıllı Lüfü Askerzade Zadeh tarafından 1965 te literatüre kazandırılmıştır. Zadeh e göre klasik sistem kuramının matematiksel yöntemleri, gerçek dünyadaki özellikle insanları içeren karmaşık sistemlerle uğraşırken yetersiz kalmaktadır. 2 Belirsiz durumların ortaya çıkmasına neden olan en önemli unsurlardan biri sözel ifadelerdeki belirsizliktir. Bu belirsizlik genellikle insanların olayları değerlendirmek için kullandıkları kelimelerin farklı anlamlara sahip olmasıyla ilgilidir. Genel olarak, değişik biçimlerde ortaya çıkan karmaşıklık ve belirsizlik gibi tam ve kesin olmayan bilgi kaynaklarına bulanık kaynaklar adı verilir. Zadeh tarafından gerçek dünya sorunları ne kadar yakından incelenmeye alınırsa, çözümün daha da bulanık hale geleceği ifade edilmiştir. Çünkü çok fazla olan bilgi kaynaklarının tümünü insan aynı anda ve etkileşimli olarak kavrayamaz ve bunlardan kesin sonuçlar çıkaramaz. 1 Şen, Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, s Prof. Dr. Ahmet Öztürk, Yrd. Doç. Dr. İrfan Ertuğrul, Arş. Grv. Nilsen Karakaşoğlu, Nakliye Firması Seçiminde Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, C:XXV, No:2, 2008, s

55 Burada bilgi kaynaklarının temel ve kesin bilgilere ilave olarak, özellikle sözel olan bilgileri de ihtiva ettiği vurgulanmalıdır. İnsan sözel düşünebildiğine ve bildiklerini başkalarına sözel ifadelerle aktarabildiğine göre bu ifadelerin kesin olması beklenemez. 3 Günümüzde bilgi ve bunun getirdiği sözel verilere önem verilmektedir. Bunun sebebi, insanların bir cihaz gibi sayısal değil de yaklaşık sözel verilerle konuşarak anlaşmasıdır. Sözel veriler gün geçtikçe önemini arttırmaktadır. Sözel insan verilerini, bir sistem içinde formüle ederek, cihazların verdiği sayısal bilgilerle beraber mühendislik sistemlerinde göz önünde tutmak gerekmektedir. Bulanık sistemlerin asıl işleyeceği konu bu tür bilgilerin bulunması halinde, çözümlemelere gitmek için nasıl düşünüleceğidir. Mühendislik yaklaşımlarında, elde edilebilen tüm sayısal ve sözel bilgiler çözüm algoritmasına katılarak, incelenen olayın kontrolünde anlamlı çözümlere varılabilmelidir. Bu bakımdan bulanık küme, mantık ve sistem ilkeleri, uzman kişilerin de vereceği sözel bilgileri işleyerek toptan çözüme gitmeye yarar. Bulanık mantığın en geçerli olduğu durumlardan biri, insan muhakemesine, kavrayışlarına ve karar vermesine ihtiyaç gösteren hallerdir Dilsel Değişken İnsan yargıları genelde belirsizdir ve sayısal değerlerle ifade etmek mümkün olamayabilir. Daha gerçekçi bir yaklaşım, sayısal değerler yerine dilsel değişkenlerin kullanılması olabilir. 5 Dilsel değişken, değerleri anadildeki cümleler olan değişken ya da kelime ile kelime gruplarını sayılar gibi kullanan değişkendir. Dilsel değişkenlerden karmaşık olan ya da iyi tanımlanmamış durumları nicel olarak ifade etmede yararlanılır. Diğer bir ifadeyle kelimelerle ifade edilen nitel durumları modelleyebilmek ve bu modellemelerden yararlanarak değerlendirmeler yapabilmek için dilsel değişkenler kullanılır. Örneğin ağırlık dilsel bir ifadedir, değerleri çok, 3 Şen, Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, s A.e., s Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s

56 az, biraz vb. olabilir ve bu değerler üçgen veya yamuk bulanık sayılar vasıtasıyla üyelik fonksiyonları verilerek sayısal olarak ifade edilebilir. 6 Dil, insanların iletişim kurmasında ve bilgi akışında en etkin araçtır ve içinde belirsizlikleri ihtiva eder. Örneğin hava sıcak denildiğinde, sıcak kelimesinin ifade ettiği anlam göreceli olarak farklı durumlara göre değişiklik gösterir. Kutuplarda bulunan bir kişinin sıcak için 15 0 C yi algılamasına rağmen, ekvator civarındaki bir kişi için bu 35 0 C yi bulabilir. Arada birçok kişinin görüşü olarak başka dereceler de bulunur. Böylece sıcak kelimesinin altında, insanların da ima ettiği sayısal anlayışın bir sonucu olarak belirsiz bir durum vardır. 7 İşte böyle belirsiz durumlar için; bulanık tekniklerle analiz yöntemlerinin avantajı gerçek dünya problemlerini çözme becerilerinin var olmasıdır. Bu beceri ise dilsel ifadelerin kullanılması ile sağlanabilmektedir. Örneğin az, orta, çok gibi dilsel ifadelerin kantitatif olarak neye karşılık gelebileceği tam olarak net değildir. Net olmayan bu durumu ifade edebilme kabiliyeti bulanık kümeler ile kolayca sağlanabilmektedir. 8 Kesin küme teorisi dilsel değişkenlerin söz konusu olduğu karar verme durumlarında yetersiz kalabilmektedir. Böyle durumlarda bulanık küme teorisinden yararlanarak karar vermek mümkün olabilmektedir Bulanık Küme Teorisi Değişik belirsizlik durumları arasında sözel olanlarının mükemmel olmayan bilgi içeriği olması açısından daima yaklaşıklık ve bulanıklık içerdiği anlaşılmaktadır. Bu gibi belirsizlik durumlarında en uygun yöntembilim esasının küme elemanlarına değişik üyelik derecelerinin verilmesi ile olacağı Lütfü Asker Zadeh tarafından 1965 yılında belirtilmiştir. Aristo mantığına göre insanlar boy bakımından ya uzundur veya değildir. Fakat Zadeh yaklaşımına göre uzun boyluluğun değişik dereceleri 6 Chen, Lin, Huang, A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, s Şen, Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, s Seçme, Özdemir, Bulanık Analitik Hiyerarşi Yöntemi İle Çok Kriterli Stratejik Tedarikçi Seçimi: Türkiye Örneği, s

57 vardır. Uzun boylulardan bir tanesi gerçek uzun boylu olarak esas alınırsa, ondan biraz daha uzun veya kısa olanlar uzun boylu değil diye dışlanamazlar. Esas alınan uzun boyluluğun altında ve üstündeki boylar o kadar kuvvetli olmasa bile, uzun boyluluğa ait olma derecesi biraz daha az olmakla beraber, yine de uzun boylular kümesine girmektedir. Böylelikle dünyadaki tüm insanlar kümesindeki insanların teker teker boy açısından birer uzunluk üyelik derecelerinin bulunduğunu söyleyebiliriz. 9 Kesin küme teorisi dilsel değişkenlerin söz konusu olduğu karar verme durumlarında yetersiz kalabilmektedir. 10 Diğer bir ifadeyle, kesinlik yaklaşımıyla belirsizlik gerçekçi bir şekilde modellenemez. Ancak bulanık kümeler bu modellemeyi yapabilme özelliğine sahiptir. Kesin kümelerde yer alan evet/hayır, iyi/kötü, doğru/yanlış ifadeleri bulanık kümelerde yerini kısmen doğru ve kısmen yanlış gibi ifadelere bırakır. 11 Karar verme sürecinde karşı karşıya kalınan belirsizlikler dikkate alınmazsa elde edilen sonuçlar yanıltıcı olabilir. 12 Bu bölümde bulanık kümelerin temel özelliklerine kısaca değinilerek bazı tanımlar üzerinde durulacaktır. Bulanık kümeler belirsizliği titizlikle işleyerek matematiksel bir yapı ortaya koyar. 13 Bulanık küme kavramları, sözelden sayısala geçiş için bir köprü vazifesi görür Şen, Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, s Orhan Küçük, Fatih Ecer, Bulanık TOPSIS Kullanılarak Tedarikçilerin Değerlendirilmesi ve Erzurum da Bir Uygulama, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, C:III, No:1, s Arş. Gör. Dr. Fatih Ecer, Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesine Ve Seçimine Yönelik Yeni Bir Yaklaşım: Fuzzy Topsis, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, C:VII, No:2, 2007, s Sheng-Hshiung Tsaur, Te-Yi Chang, Chang-Hua Yen, The Evaluation of Airline Service Quality by Fuzzy MCDM, Tourism Management, C:XXIII, 2002, s Fatih Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy TOPSIS ve Bir Uygulama, İşletme Fakültesi Dergisi, C: VII, No: 2, 2006, s Şen, Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, s

58 Dolayısıyla bulanık küme teorisi, insan algı ve öznel yargılarıyla ilgili olan dilsel belirsizliği modellerken nitel parametrelerin yorumlanmasını ve dilsel belirsizliğin bulanık sayılarla matematiksel olarak ifade edilebilmesini sağlar. 15 Aristo mantığı olarak da bilinen ikili mantığı kullanan kesin (klasik) kümelerde bir nesne kümenin ya elemanıdır ya da değildir. Bulanık kümelerde ise üyeliğin çeşitli dereceleri vardır. Diğer bir ifadeyle nesnelere üyelik dereceleri verilebilir ve nesneler kümenin kısmen elemanı olabilir. 16 Aristo mantığına göre çalışan ve şimdiye kadar alışılagelen klasik küme kavramında, bir kümeye giren öğelerin oraya ait oluşları durumunda üyelik dereceleri 1 e, ait olmamaları durumunda ise 0 a eşit varsayılmıştır. İkisi arasında hiçbir üyelik derecesi düşünülemez. Oysa bulanık kümeler kavramında 0 ile 1 arasında değişen, değişik üyelik derecelerinden söz etmek mümkündür. Böylece bulanık kümelerdeki öğelerin üyelik derecelerini kesintisiz olarak 0 ile 1 arasında değerler aldığından söz edebiliriz. 0 ile 1 arasındaki değişimin, her bir öğe için değerine, üyelik derecesi, bunun bir alt küme içindeki değişimine ise üyelik fonksiyonu adı verilir. Böylece, üyelik fonksiyonu şemsiyesi altında toplanan öğeler önem derecelerine göre birer üyelik derecesine sahiptir. 17 Bulanık kümeler kuramı, muğlâk ve belirsiz olan problemlerin çözülmesi için geliştirilmiştir. Zadeh ten bu yana bulanık mantık ve bulanık kümeler kuramı pek çok alanda uygulama bulmuş ve hızla gelişmiştir. 18 Bulanık küme teorisi ile insan bakışını içeren gerçek dünyaya ait kompleks sistemlerin çözülmesi, daha güçlü ve esnek bir modelin geliştirilmesi ve böylece bir modelin basite indirgenerek çözülmesi amaçlanmıştır. Bulanık küme kuramının 15 Ecer, Grup Kararı Vermede Yararlanılan Farklı Fuzzy TOPSIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Bir Uygulama, s Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy TOPSIS ve Bir Uygulama, s Şen, Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, s Dilek KAPTANOĞLU, Ahmet Fahri ÖZOK, Akademik performans değerlendirmesi için bir bulanık model, İTÜ Dergisi/d mühendislik, C:V, No:1, 2006, s

59 amacı belirsizlik ifade eden veya tanımlanması güç olan kavramlara üyelik derecesi atayarak onlara belirlilik getirmektir. Bulanıklığı ifade eden işaret ~ sembolü ile gösterilir ve bulanık bir küme ifadesi için kullanılır Üyelik Derecesi Ve Üyelik Fonksiyonu Dilsel ifadelerin dilsel olgusunu açıklayan teknik sayı değerine üyelik derecesi denir. Üyelik derecesi sübjektif olarak belirlenir. Sürekli bir değişken için üyelik derecesi üyelik fonksiyonuyla ifade edilir. Yani bulanık küme, devamlı üyelik derecesine sahip nesneler kümesidir. Bulanık küme, her nesneyi 0 ile 1 arasında değişen üyelik derecesine sahip üyelik fonksiyonu ile nitelendirmektedir. 20 Bir başka ifadeyle bulanık küme teorisinin temelini oluşturan üyelik fonksiyonları, 0 ile 1 arasında değişen üyelik derecelerine sahiptir. 21 X bir evrensel küme olsun. Ã bulanık kümesini tanımlayan üyelik fonksiyonu ~ ( x) : X 0,1 şeklinde tanımlanır. 22 A Bulanık kümeler teorisinde üyelik derecesi, karakteristik fonksiyonun genelleştirilmesiyle belirlenir ve üyelik fonksiyonu olarak adlandırılır. {0,1} kümesi yerine [0,1] aralığı kullanılır ve üyelik fonksiyonu su şekilde ifade edilir: ~ ( x) : x 0,1 veya 0 ~ ( x) 1. A A Burada, ~ ( x) 0 olması x in A ~ nın üyesi olmadığını, ~ ( x) 1 olması ise x in A A ~ nın tam üyesi olduğunu göstermektedir.0 ile 1 arasındaki herhangi bir sayı ise A 19 Seçme, Özdemir, Bulanık Analitik Hiyerarşi Yöntemi İle Çok Kriterli Stratejik Tedarikçi Seçimi: Türkiye Örneği, s Öztürk, Ertuğrul, Karakaşoğlu, Nakliye Firması Seçiminde Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması, s Ecer, Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesine Ve Seçimine Yönelik Yeni Bir Yaklaşım: Fuzzy TOPSIS, s KAPTANOĞLU, ÖZOK, Akademik Performans Değerlendirmesi İçin Bir Bulanık Model, s

60 ilgili nesnenin kümeye kısmi üyeliğini gösterir. 23 En genel hali ile, yamuk şeklindeki bir üyelik fonksiyonu, Şekil de gösterildiği gibi, değişik kısımlara ayrılabilir: Şekil Üyelik Fonksiyonunun Kısımları 24 Görüldüğü gibi verilen bir bulanık alt kümede bir değil, birde fazla öğenin üyelik derecesi 1 e eşit alınabilir. Bu durumda, bir üyelik dereceli öğelerin tam anlamıyla hiçbir şüpheye düşmeksizin, sadece o alt kümeye ait olduğu sonucuna varılır. Böyle üyelik derecesine sahip olan öğeler alt kümenin orta kısmında toplanmıştır. İşte üyelik dereceleri 1 e eşit olan öğelerin toplandığı alt küme kısmına, o alt kümenin özü denir. Burada (x) =1 dir. Üçgen şeklindeki üyelik fonksiyonunda bir tane öğenin üyelik derecesi 1 e eşit olduğundan, üçgen üyelik fonksiyonlarının özü bir nokta olarak karşımıza çıkar. Ayrıca bir alt kümenin tüm öğelerini içeren aralığa o alt kümenin dayanağı adı verilir. Dayanakta bulunan her öğenin az veya çok değerde (0 ile 1 arasında) üyelik dereceleri vardır. Bunun matematik gösterilişi (x) >0 şeklindedir. Üyelik dereceleri 1 e veya 0 a eşit olmayan öğelerin oluşturduğu 23 Öztürk, Ertuğrul, Karakaşoğlu, Nakliye Firması Seçiminde Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması, s Şen, Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, s

61 kısımlara üyelik fonksiyonunun sınırları veya geçiş bölgeleri denir. Bunun matematik tanımı 0 < (x) < 1 şeklinde gösterilir. 25 Üyelik fonksiyonunun en önemli özelliği kümenin üyesi olma durumundan üyesi olmama durumuna geçişte kademeli bir yaklaşım sunmasıdır Bulanık Sayı Bulanık sayının tanımını daha iyi açıklayabilmek için önce, bulanık mantık ile ilgili iki tanım üzerinde durulacaktır. Bu tanımlar konvekslik ve normalliktir Konvekslik A nın artan değerleri için üyelik değerleri monoton artan veya azalan ya da önce monoton artıp sonra monoton azalan oluyorsa A kümesi konvekstir Normallik X in en az bir elemanı için 1 üyelik değerini alan A ~ bulanık kümesi normaldir. 28 Normal ve konveks olan bulanık kümeye bulanık sayı denir. En sık kullanılan bulanık sayılar üçgen ve yamuk bulanık sayılardır. 29 Bulanık sayılar, bulanık kümelerin özel bir alt kümesidir. 5 civarı, hemen hemen 9, yaklaşık olarak 15 vb. gibi kesin olmayan veya yaklaşık sayısal miktarların 25 A.e. 26 Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy TOPSIS ve Bir Uygulama, s Ecer, Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesine Ve Seçimine Yönelik Yeni Bir Yaklaşım: Fuzzy TOPSIS, s A.e. 29 Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy TOPSIS ve Bir Uygulama, s

62 nitelenmesinde bulanık sayılar oldukça yararlıdır. Bu çalışmada üçgen bulanık sayılar kullanılmıştır Bulanık Sayıların Özellikleri Üyelik fonksiyonu ~ ( x) : R 0,1 sıralanabilir: 31 olan à bulanık sayısının özellikleri şu şekilde A μã(x), Reel sayılar kümesinden 0,1 kapalı aralığına bir sürekli fonksiyondur, μã(x) bir konveks bulanık altkümedir, μã(x 0 ) = 1 yapan bir x 0 sayısı vardır. Dilsel ifadelere pozitif üçgen ya da yamuk bulanık sayılarla üyelik fonksiyonu verilerek sayısal değerlere dönüştürülür ve böylece hesaplamalarda kullanılabilir Bulanık Matris En az bir elemanı bulanık sayı olan matrise bulanık matris denir. x~ ij için ( i, j) bir bulanık sayıyı temsil etmek üzere D ~ bulanık matrisi aşağıdaki gibi gösterilebilir. 33 (1) 30 Öztürk, Ertuğrul, Karakaşoğlu, Nakliye Firması Seçiminde Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması, s KAPTANOĞLU, ÖZOK, Akademik performans değerlendirmesi için bir bulanık model, s Ecer, Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesine Ve Seçimine Yönelik Yeni Bir Yaklaşım: Fuzzy TOPSIS, s Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s

63 Üçgen Bulanık Sayı İşlem kolaylığı sağlaması nedeniyle en çok kullanılan bulanık sayı türü üçgen bulanık sayılardır. Bir üçgen bulanık sayı n~ ( n, n, ) şeklinde gösterilir. ~ ( x) 1 2 n3 üyelik fonksiyonu ise aşağıdaki gibi ifade edilir ve Şekil 2, 2. deki gibi gösterilir: 34 n (2) Şekil n ~ Üçgen Bulanık Sayısı 35 Üyelik fonksiyonu Şekil de görülen bulanık sayı n ~ bir üçgen bulanık sayıdır. Burada n 1 n 2 n 3 tür ve n 1 en küçük olası değeri, n 2 net değeri, n 3 ise en büyük olası değeri göstermektedir A.e., s A.e. 36 KAPTANOĞLU, ÖZOK, Akademik performans değerlendirmesi için bir bulanık model, s

64 Üçgen Bulanık Sayılarda Matematik İşlemler Özellikle çok kriterli bulanık karar verme problemlerinde yaygın bir biçimde kullanılan üçgen bulanık sayılarla temel matematik işlemler şu şekilde yapılır: 37 m ~ ve n ~ ; m~ ( m, m, ) ve n~ ( n, n, ) şeklinde iki üçgen bulanık sayı olsun. p 1 2 m3 1 2 n3 de pozitif bir doğal sayı ise; temel matematik işlemler aşağıdaki gibi hesaplanır: m ~ (+) n ~ = (m 1, m 2, m 3 ) (+) (n 1, n 2, n 3 ) = (m 1 +n 1, m 2 +n 2, m 3 +n 3 ) m ~ (-) n ~ = (m 1, m 2, m 3 ) (-) (n 1, n 2, n 3 ) = (m 1 - n, m 2 - n 2, m 3 - n 3 ) m ~ ( ) n ~ = (m 1, m 2, m 3 ) ( ) (n 1, n 2, n 3 ) = (m 1 n 1, m 2 n 2, m 3 n 3 ) m ~ ( ) p = (m 1, m 2, m 3 ) ( ) p = (m 1 p, m 2 p, m 3 p) Genellikle, uygun tedarikçi seçimini gerçekleştirmek için kalite, fiyat, esneklik ve teslimat performansı gibi birçok nicel ve nitel karar kriteri göz önüne alınmalıdır Vertex Yöntemi Vertex yöntemi, bulanık sayılar arasındaki uzaklığın bulunmasında yararlanılan bir yöntemdir. m~ ( m, m, ) ve n~ ( n, n, ) gibi iki üçgen bulanık sayı arasındaki 1 2 m3 1 2 n3 uzaklık vertex yöntemiyle aşağıdaki şekilde hesaplanır: 38 (3) Bu çalışmada karar kriterlerinin değerleri ve ağırlıkları dilsel değişkenler kullanılarak tayin edilmiştir. 37 Sreekumar Mahapatra, S. S. Mahapatra, A fuzzy multi-criteria decision making approach for supplier selection in supply chain management, African Journal of Business Management, C:III, No:4, 2009, s Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s

65 Bu dilsel değişkenler üçgen bulanık sayılar şeklinde tanımlanmıştır. 39 Bu bölümde değinilen bilgiler ışığında, çalışmanın sonraki bölümde, ÇKKV yöntemlerinden TOPSIS yönteminin bulanık mantık ilkeleri çerçevesinde genişletilmiş bir hali olan BTOPSIS yöntemi, bir gıda imalathanesinde tedarikçi seçimi probleminin çözümünde üçgen bulanık sayılar kullanılarak uygulanacaktır Bulanık TOPSIS Yöntemi BTOPSIS yönteminden önce bu yöntemin esasını teşkil eden TOPSIS yönteminden bahsedilecektir TOPSIS Yöntemi TOPSIS yöntemi ilk olarak 1981 yılında Hwang ve Yoon tarafından ÇKKV problemlerini çözmek için geliştirilmiş olan, bilinen klasik ÇKKV yöntemlerinden biridir. TOPSIS yöntemi genel olarak, seçilen alternatifin, pozitif ideal çözüme en yakın, negatif ideal çözüme en uzak olma esasına dayanmaktadır. 40 TOPSIS yöntemi ideal çözümlere yakınlık yoluyla tercihlerin sıralanması tekniği olarak da tanımlanabilir. Pozitif ideal çözüm, fayda kriterlerini maksimize eden ve zarar kriterlerini minimize eden çözüm olarak tanımlanırken, negatif ideal çözüm zarar kriterlerini maksimize eden ve fayda kriterlerini minimize eden çözüm olarak tanımlanabilir. 41 Bir başka ifadeyle bütün kriterler düşünüldüğünde en iyi seviyede olan alternatif ideal alternatif, en kötü seviyede olan alternatif ise negatif ideal alternatif olarak adlandırılır A.e. 40 A.e., s Yu-Jie Wang,Hsuan-Shih Lee, Generalizing TOPSIS for fuzzy multiple-criteria group decisionmaking, Computers and Mathematics with Applications, C:LIII, 2007, s Deng Yong, Plant location selection based on fuzzy TOPSIS, Int J Adv Manuf Technol, No:28, 2006, s

66 TOPSIS yönteminde performans değerlendirmelerinde ve kriterlerin önem ağırlıklarında kesin sayılar kullanılmaktadır. İnsanların seçim kararlarını içeren düşünceleri genellikle muğlaktır ve tercihleri kesin sayısal değerlerle tahmin edilemez. Bu nedenle birçok durumda kesin sayılar gerçek hayat durumlarını modellemek için yetersiz kalmaktadır. Daha gerçekçi bir yaklaşım, sayısal değerler yerine dilsel değerlerin kullanılması olabilir. Bulanık TOPSIS yönteminde gerçek hayattaki bu belirsizlik ortamı dikkate alınarak, grup kararı verilirken kriterlerin önem ağırlıkları ve kriterlere göre alternatiflerin değerlendirmeleri dilsel değişkenler kullanılarak yapılır. BTOPSIS yöntemi, dilsel belirsizliğin olduğu ve grup kararı vermeyi gerektiren problemlerin çözümünde, karar verme sürecinde insan yargılarından kaynaklanan belirsizliği ortadan kaldırmak için geliştirilmiş bir ÇKKV yöntemidir. 43 Yöntemin ayrıntıları ve kullanım yerleri ile ilgili bilgiler de verilecektir Bulanık TOPSIS Yönteminin Tanımı Ve Özellikleri Bilindiği gibi belirsizlik altında karar vermek oldukça güçtür. Belirsizlik altında kararların verildiği ve aynı zamanda amaç ve kısıtların belirgin olmadığı ortama bulanık (fuzzy) ortam denilir. Bu tür ortamlarda Zadeh (1965) tarafından geliştirilen Bulanık Kümeler Teorisi temelli yöntemlerden yararlanmak karar vermeyi kolaylaştırabilir. 44 Bu bağlamda, BTOPSIS yöntemi, TOPSIS yöntemi bulanık küme teorisi ile genişletilerek, karar verme sürecinde insan yargılarından kaynaklanan belirsizliği ortadan kaldırmak için geliştirilmiştir. Kararın bireysel olarak ya da grupla birlikte verilebildiği de bilinmektedir. Grup kararı, kararların birden çok kişi tarafından verilmesini, farklı kişisel tercihlerin tek bir tercih halini almasını ya da karar sürecine çok kişinin katılmasını ifade eder. Grup 43 Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy Topsis Ve Bir Uygulama, s

67 kararı vermede yararlanılan ve ÇKKV yöntemlerinden olan BTOPSIS in yapısı belirsizliğin egemen olduğu bulanık ortamlarda karar vermeye oldukça uygundur. 45 Farklı nicel ve nitel kriterleri birlikte değerlendirmek ve bunların ağırlıklarına dayalı sıralama yapmak isteniyorsa çoklu kriterli bir bulanık karar verme yöntemine ihtiyaç duyulduğu Chen tarafından da ifade edilmektedir. 46 Yukarıda değinildiği gibi, BTOPSIS yönteminde kararın belirsizlik altında verilen, çok kriterli bir grup kararı olması yöntemin en belirgin özelliğidir. Diğer bir ifadeyle, BTOPSIS yöntemini birden fazla karar vericinin, çok sayıda karar kriterine göre, belirsizlik altında, alternatifleri değerlendirerek sıralamasına, dolayısıyla da seçime yönelik kararını doğru vermesine yardımcı olan bir yöntem olarak tanımlayabiliriz. BTOPSIS yönteminin temelini, seçilen alternatifin Bulanık Pozitif İdeal Çözüm e (BPİÇ) en yakın, Bulanık Negatif İdeal Çözüm den (BNİÇ) ise en uzak mesafede olması oluşturur. 47 BTOPSIS yöntemi, bulanık ortamlarda grup kararı vermede kullanılan, dilsel değişkenlerle yapılan değerlendirmelere üyelik fonksiyonu vererek sayısal hale getiren ve algoritması yardımıyla alternatifleri değerleme imkanı sunan bir karar aracıdır. 48 Tedarikçi seçimi kriterlerinden büyük bir bölümü nitel kiterlerden oluşmaktadır. Bu kriterlere göre tedarikçilerin sayısal değerler ile değerlendirilmesi yerine Çok iyi, İyi, Orta iyi gibi dilsel değişkenler kullanılarak değerlendirilmesi daha pratik ve doğru sonuçlar vermektedir. İfade ile yani dilsel olarak tanımlanan değerlerden oluşan değişkene dilsel değişken denir. Dilsel değişkenler, kompleks veya net tanımlanamamış ifadelerin tanımlanmasında oldukça kullanışlıdır. 49 Bir başka ifadeyle; dilsel değişken, 45 Ecer, Grup Kararı Vermede Yararlanılan Farklı Fuzzy Topsis Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Bir Uygulama, s Chen-Tung Chen, A fuzzy approach to select the location of the distribution center, Fuzzy Sets and Systems, C:CXVIII, 2001, s Chen Lin, Huang, A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, s Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy Topsis Ve Bir Uygulama, s Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s

68 değerleri anadildeki cümleler olan değişkendir. Örneğin başarı dilsel bir değişkendir. Çünkü bir işletme ya da birey hakkında çok başarılı, başarılı, epeyce başarılı, başarısız, çok başarısız gibi sübjektif değerlendirmeler yapılabilir. Bu tarz insan yargılarını içeren ifadeleri somutlaştırmada dilsel değerler bulanık sayılarla ifade edilebilir. 50 ÇKKV yöntemlerinde kriterlerin ağırlıklandırılması en önemli aşamadır. ÇKKV yöntemlerinde bir çok durumda karar vericiler kriter ağırlıklarının belirlenmesinde zorlanmaktadırlar. Çünkü kriter ağırlığının hangi rakamla ifade edileceği durumu kararsızlığa yol açabilmektedir. Örneğin bir kriter 7, 8 veya 9 rakamlarından herhangi biri kullanılarak önemli olarak nitelenebilir. Böyle bir durumda karar verici kriter ağırlığını bulanık sayılarla ifade etmek suretiyle bu kararsızlık durumunu modelleyebilir. Bu durumda kriter ağırlığı 7, 8, 9 veya 6, 7, 8, 9 gibi bir bulanık sayıyla verilebilmektedir. Yapılan bir çalışmada bulanık sayıları kullanmanın sonuçlara etkisi incelenmiş ve gelecek dönemlerde yapılacak çalışmalar açısından kararsızlık durumlarının modellenmesinde bulanık sayıların kullanımı tavsiye edilmiştir. Bulanık sayıların ÇKKV yöntemlerinde kullanılması kararsızlık durumlarının modellenebilmesinde ve bir sonuca ulaşabilmede tercih edilebilecek önemli bir araçtır sonucuna ulaşılmıştır. 51 BTOPSIS yönteminde karar vericiler öncelikle karar kriterlerinin önem düzeylerini subjektif olarak değerlendirirler. Daha sonra alternatifleri bu karar kriterlerine göre değerlendirirler. Karar vericiler gerek karar kriterlerinin gerekse de alternatiflerin değerlendirilmesini dilsel değişkenlerle yaparlar. Dilsel değişkenlerle yapılan değerlendirmeler üçgen veya yamuk bulanık sayılara dönüştürülerek gerekli hesaplamalar yapılır Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy TOPSIS ve Bir Uygulama, s Yusuf Tansel İç, Mustafa Yurdakul, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerini Kullanan Makine- Ekipman Seçim Çalışmalarında Bulanıklığın Sonuçlara Etkisinin İncelenmesi, İşletme Fakültesi Dergisi, C:IX, No:1, 2008, s Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy Topsis Ve Bir Uygulama, s

69 Gerçekleştirilen araştırmalarda, üçgen bulanık sayıların dilsel ifadeleri sayısallaştırma aşamasında sıklıkla tercih edildiği görülmüştür. Üçgen bulanık sayıların tercih edilmesinin nedeni, karar vericiler için, bu sayıların kullanım ve hesaplama kolaylığıdır. 53 Bu çalışmada da dilsel ifadeleri sayısallaştırma işleminde üçgen bulanık sayılar kullanılmıştır. TOPSIS yönteminde bulanık değerler kullanılarak yapılan çalışmaların, 1989 da Negi nin bir doktora teziyle, Chen ve Wang in ise 1992 yılında yayınladıkları bir kitap ile başladığı, daha sonra BTOPSIS algoritmasının eksiklikleri üzerine bazı araştırmacıların çalıştığı, bu araştırmacılardan biri olan Chen (2000) in bir makalesinde bu eksikliği giderdiği literatürde ifade edilmektedir. 54 Chen (2000) grup karar verme işleminde BTOPSIS yöntemini açıklayan bir çalışma ortaya koymuştur, her alternatifin değerlendirilmesi ve her kriterin ağırlığını, üçgen bulanık sayılar ile ifade edilen sözel değişkenler ile tanımlayan BTOPSIS yöntemini önermiştir. 55 Chen v.d. (2006), tedarik zinciri sisteminde tedarikçi seçim problemini ele almak için bulanık karar verme yaklaşımından yararlanmışlardır, Chen (2000) ile algoritması aynı fakat bazı matematiksel hesaplamaları farklı bir model önermişlerdir. Yöntemle ilgili geçmiş yıllarda farklı algoritmaların ortaya konulmuş olması neden tek bir algoritma olmadığı ve farklı algoritmaların karar vericileri farklı sonuçlara mı götüreceği sorusunu akla getirmiştir. Bu nedenle Grup Kararı Vermede Yararlanılan Farklı Fuzzy TOPSIS yöntemlerinin Karşılaştırılması Ve Bir Uygulama adlı makalede Chen(2000) ve Chen v.d.(2006) makalelerinde açıklanan, algoritmalarında birtakım farklılıklar yer alan iki BTOPSIS yöntemi modeli ele alınarak teorik ve uygulama yönüyle karşılaştırılmıştır. BTOPSIS yönteminin iki farklı modeli perakendecilik sektöründe faaliyet gösterecek olan mağaza kuruluş yeri problemine uygulanmıştır. Yapılan hesaplamalarda mağaza kuruluş yerlerinin yakınlık katsayıları arasında küçük farklılıklar bulunsa da sıralamalarının aynı olduğu görülmüştür. Böyle bir sonucun ortaya çıkmış olması hem yöntemlerin tutarlılığını 53 Metin Dağdeviren, Serkan Yavuz, Nevzat Kılınç, Weapon selection using the AHP and TOPSIS methods under fuzzy environment, Expert Systems with Applications, C:XXXVI, 2009, s Ali Eleren, Metin Ersoy, Mermer Blok Kesim Yöntemlerinin Bulanık Topsıs Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Madencilik, C:XLVI, No:3, 2007, s Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment,, s

70 ortaya koymuş hem de BTOPSIS yönteminin kuruluş yeri seçimi ve değerlendirilmesi problemlerinde kullanılabileceğini göstermiştir. 56 Literatürde BTOPSIS yönteminin son yıllarda değişik seçim çalışmalarında yaygın olarak kullanımına rastlanmaktadır. Örneğin; BTOPSIS yöntemi kuruluş yeri seçimi ve makine-ekipman seçiminden, insan kaynakları seçimine kadar daha birçok alanda çeşitli kriterler dikkate alınarak alternatifler arasından seçim yapmak için ( ) kullanılmıştır. Uygulandığı birçok alanda başarılı sonuçlar vermiş olan BTOPSIS yöntemi, bu çalışmaya benzer olarak farklı sektörlerdeki tedarikçi seçim problemlerine ( ) uygulandığı tespit edilmiştir. Literatür incelendiğinde, BTOPSIS yönteminin son yıllarda sıklıkla tercih edilme nedenleri; yöntemin karar vericiler için hesaplaması kolay ve anlaşılabilir olması, belirsizlik ortamlarına uygulanabilmesi ve yöntemde hem nitel hem de nicel verilerin kullanılabilmesi olduğu görülmektedir. Ayrıca yöntemin her alternatif için göreceli performans ölçümü yeteneğine sahip olması, bilimsel ve objektif olması, karar vericiler arasındaki çatışmaları önlemesi, esnek olması ve mantığının rasyonel olması da tercih edilme nedenleri arasında sıralanabilir Ecer, Grup Kararı Vermede Yararlanılan Farklı Fuzzy Topsis Yöntemlerinin Karşılaştırılması Ve Bir Uygulama, s Kaya, Kılınç, Çevikcan, Makine-Techizat Seçim Probleminde Bulanık Karar Verme Süreci, s Ecer, Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesine Ve Seçimine Yönelik Yeni Bir Yaklaşım: Fuzzy Topsis, s Ali Eleren, Kuruluş Yeri Seçiminin Fuzzy Topsıs Yöntemi İle Belirlenmesi: Deri Sektörü Örneği, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, C:XIII, 2007, s Chen, Lin, Huang, A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, s Küçük, Ecer, Bulanık Topsis Kullanılarak Tedarikçilerin Değerlendirilmesi ve Erzurum da Bir Uygulama, s Mahapatra, Mahapatra, A fuzzy multi-criteria decision making approach for supplier selection in supply chain management, s M. Salehi, and R. Tavakkoli-Moghaddam, Project Selection by Using a Fuzzy TOPSIS Technique, World Academy of Science, Engineering and Technology, No:40, 2008, s

71 BTOPSIS yönteminin uygulanabilmesi için karar vericilere, karar kriterlerine ve alternatiflere ihtiyaç duyulur. Tedarik zinciri sisteminde tedarikçi seçimi aşağıda belirtilen maddelerle tanımlanabilen bir grup çok kriterli karar verme problemidir K adet karar verici - A i ile tanımlanan, m adet mümkün tedarikçiler A i ={A 1, A 2,..., A m } - C i ile tanımlanan, tedarikçilerin performansının değerlendirilmesinde kullanılan n adet karar kriteri C i ={C 1, C 2,..., C n } - x~ ile tanımlanan, C ij j kriterlerine göre A i alternatiflerinin performans değerleri - w ~ j ile tanımlanan, C j kriterlerinin önem ağırlıkları BTOPSIS yönteminin en belirgin özelliği karar kriterlerinin farklı önem ağırlığına sahip olabilmelerine imkan tanımasıdır. 65 Her karar verici için karar kriterlerinin farklı önem ağırlığına sahip olabilecekleri gerçeği göz önünde bulundurularak, daha gerçekçi ve isabetli değerlendirmeler yapılabilir, böylelikle daha doğru ve daha etkin kararlara ulaşılabilir. 66 Bu çalışmada, bir gıda imalathanesinin mümkün tedarikçileri arasından en uygun olan tedarikçinin seçim kararı Chen (2000) tarafından geliştirilen BTOPSIS yöntemi ile verilecektir. Yöntemin algoritması gereği, karar vericilerin karar kriterleri ve karar kriterlerine göre alternatifler için olan değerlendirmeleri üçgen bulanık sayılara dönüştürüldükten sonra, kriterlerin önem ağırlıkları matrisi ve bulanık karar matrisi oluşturulur. Daha sonra bir dizi hesaplamanın ardından normalize edilmiş bulanık karar matrisi ve ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisi elde edilir. BPİÇ ve BNİÇ değerleri belirlenir ve ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisi yardımıyla her alternatif için bulanık ideal çözümlerden olan uzaklıklar 64 Chen, Lin, Huang, A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, s Chen, Extensions of the TOPSIS For Group Decision-Making Under Fuzzy Environment, s Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy Topsis ve Bir Uygulama, s

72 hesaplanarak, her alternatif için bulunan yakınlık katsayısı ile alternatifler için öncelik sıralaması yapılır. 67 Yakınlık katsayısının yüksek değerde olması o alternatifin BPİÇ e daha yakın, aynı zamanda BNİÇ ten daha uzak olduğunu gösterir. Yakınlık katsayıları 0 ile 1 arasında bir değer alırken, sonuç 1 e ne kadar yakınsa alternatifin seçilme ihtimali o kadar büyük olur. 68 Önceki açıklamalardan da anlaşılacağı gibi, BTOPSIS yönteminin tedarikçi seçim probleminde, hem nitel hem de nicel kriterleri dikkate alarak değerlendirme yapabilen, çok esnek bir yapıya sahip, kullanışlı ek bir araç olarak kullanılabileceği, yapılan literatür araştırmalarından görülmektedir Dilsel Değişken Tabloları Dilsel değişken, değerleri anadildeki cümleler olan değişkendir. BTOPSIS yönteminde çeşitli kriterlerin önem ağırlıkları ve kriterlere göre alternatif değerlendirmeleri dilsel değişkenler olarak düşünülür. Çoklu kriterler altında bir bulanık karar verme metodu, en iyi alternatifi belirlemek için dilsel değerlendirmelerin yapılmasına ve ağırlıkların belirlenmesine ihtiyaç duyar. 70 Karar vericiler karar kriterlerinin önem ağırlıklarını ve bu kriterlere göre alternatifleri değerlendirmek üzere uygun dilsel değişkenler kullanırlar. Bu dilsel değişkenler Tablo ve Tablo de görüldüğü gibi üçgen bulanık sayılarla ifade edilebilirler. 71 Tablo Karar Kriterlerinin Değerlendirilmesinde Kullanılan Dilsel İfadeler ve Üçgen Bulanık Sayı Olarak Karşılıkları 67 Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s Chen,, Lin, Huang, A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, s A.e., s Chen, A fuzzy approach to select the location of the distribution center, s Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s

73 Çok Düşük (ÇD) (0.0,0.0,0.1) Düşük (D) (0.0,0.1,0.3) Orta Düşük (OD) (0.1,0.3,0.5) Orta (O) (0.3,0.5,0.7) Orta Yüksek (OY) (0.5,0.7,0.9) Yüksek (Y) (0.7,0.9,1.0) Çok Yüksek (ÇY) (0.9,1.0,1.0) Kaynak: Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Makingunder Fuzzy Environment. Fuzzy Sets and Systems, 114, s. 5. Tablo Alternatiflerin Değerlendirilmesinde Kullanılan Dilsel İfadeler ve Üçgen Bulanık Sayı Olarak Karşılıkları Çok Kötü (ÇK) (0,0,1) Kötü (K) (0,1,3) Orta Kötü (OK) (1,3,5) Orta (O) (3,5,7) Orta İyi (Oİ) (5,7,9) İyi (İ) (7,9,10) Çok İyi (Çİ) (9,10,10) Kaynak: Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making under Fuzzy Environment. Fuzzy Sets and Systems, 114, s. 5. Tablo ve Tablo de verilen 7 li ölçek, bu yöntem için ilk defa Chen tarafından geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Aynı yöntem için literatürdeki çalışmalar incelendiğinde 3, 5 veya 9 lu ölçek de kullanılabilmektedir. Ölçek sayısı büyüdükçe işlemler daha hassaslaşmakta ve yöntem uygulamasındaki detaylar artmakta, küçüldükçe ise hassasiyet azalmakta ve işlemler daha basitleşmektedir. 72 BTOPSIS yönteminde kriterlerin önem ağırlıkları karar vericiler tarafından direkt olarak belirlenebileceği gibi değişik yöntemlerle de tayin edilebilir. Bu çalışmada 72 Eleren, Kuruluş Yeri Seçiminin Fuzzy Topsıs Yöntemi İle Belirlenmesi:Deri Sektörü Örneği, s

74 kullanılan Chen(2000) in modelinde Tablo- 1 ve Tablo- 2 deki dilsel değişkenleri kullanarak karar vericilerin, kriterlerin önem ağırlıklarını belirlemeleri ve kriterlere göre alternatifleri değerlendirmeleri önerilmiştir Yöntemin Matematiksel İfadesi K tane karar vericiden oluşan, kriterinin önem ağırlığını, K w ~ j nın K ıncı karar vericinin değerlendirdiği karar K x~ ij nın ise i. alternatifin kriter değerini gösterdiği bir grupta, karar vericilerin karar kriterleri ve alternatifler için yapmış oldukları değerlendirmeler sonuçta her biri için tek bir değerlendirme olacak şekilde birleştirilerek, kriterlerinin önem ağırlıkları ve alternatiflerin kriter değerleri sırasıyla;, (4) (5) formülleri kullanılarak hesaplanır. Tüm kriter ve alternatifler için tek bir değer elde edildikten sonra, n kriterli ve m alternatifli bir BÇKKV problemi matrisi ve kriter ağırlığı vektörü: 73 Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s

75 (6) şeklinde ifade edilebilir. Burada, i, j için x~ ij ve j= 1, 2,, n için w ~ j değişkenler, x~ ij = ( a ij, b ij, c ij ) ve w ~ j = ( j1 dilsel değişkenler olup, bu dilsel w, w j 2, w j3 ) gibi üçgensel bulanık sayılar ile tanımlanabilir. D ~ Bulanık Karar Matrisi ni, W ~ ise Karar Kriterlerinin Önem Ağırlıkları Matrisi ni göstermektedir. Bulanık karar matrisinin oluşturulmasından sonraki adım karar matrisinin normalize edilmesidir. Alternatifler için kriterlere özgü veriler incelendiğinde, farklı özelliklerde oldukları görülmektedir. Bu farklılıklar, verilerin nicel veya nitel olması, nicel verilerin büyüklüklerinin farklı olması nedeniyle oluşmaktadır. Bu durumda tüm verilerin başlangıçta aynı kategoriye dönüştürülmesinin önemi ortaya çıkmaktadır. Bu bağlamda TOPSIS yönteminde normalize etme adı verilen işlem yapılır. Normalize etme her türlü büyük veya küçük değerleri kendi sütununda oransal anlamda [0-1] arasına indirgenmesine imkan tanımaktadır. Klasik TOPSIS yöntemindeki komplike normalizasyon yönteminden kaçınmak için, BTOPSIS yönteminde lineer ölçek dönüştürme çeşitli kriter ölçeklerini karşılaştırılabilir bir ölçeğe dönüştürmek amacıyla kullanılmıştır. 74 Diğer bir ifadeyle BTOPSIS yönteminde Lineer Normalizasyon Tekniği kullanılmaktadır. 74 A.e. 64

76 Bulanık karar matrisine aşağıda verilen formüller uygulanarak, normalize edilmiş bulanık karar matrisi elde edilir. Normalize edilmiş bulanık karar matrisi R ~ ile gösterilir ve (7) şeklinde ifade edilir. Karar kriterleri, fayda ve maliyet kriterleri olarak ikiye ayrılabilir. Burada B fayda kriterini ve C maliyet kriterini göstermekte olup, (8) (9) formülleri kullanılarak hesaplanır. Diğer bir ifadeyle normalize edilmiş bulanık karar matrisi, karar kriterinin fayda kriteri olması durumunda her sütundaki elemanların, o sütundaki elemanların üçüncü bileşenleri arasında en büyük değere sahip olana bölünmesi ile elde edilir. Maliyet kriteri söz konusu olduğunda ise her sütundaki elemanların, o sütundaki elemanların ilk bileşenleri arasında en küçük değere sahip olanına bölünmesi ile elde edilir. Yukarıda bahsedilen normalizasyon yöntemi, normalize edilmiş üçgen bulanık sayıların [0, 1] aralığında olması özelliğini korumak içindir A.e. 65

77 Normalize bulanık karar matrisinin oluşturulmasından sonra, her bir karar kriterinin farklı önem ağırlığına sahip olabileceği dikkate alınarak, ağırlıklı normalize bulanık karar matrisi: (10) şeklinde ifade edilir. Bu matrisin elemanları ise, (11) formülüyle hesaplanır. Diğer bir ifadeyle, ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisinin, normalize edilmiş bulanık karar matrisindeki her bir değerin ait olduğu karar kriterinin önem ağırlığı ile çarpılmasıyla elde edildiği söylenebilir. Ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisine göre i, j için v ~ ij elemanları normalize edilmiş pozitif üçgen bulanık sayılardır ve [0,1] aralığında yer alırlar. 76 Bulanık Pozitif İdeal Çözüm (A*) ve Bulanık Negatif İdeal Çözüm (A - ); (12) (13) şeklinde tanımlanır. 76 A.e. 66

78 Bu tanımlamada Chen (2000) in BTOPSIS modeli gereği; j =1, 2,, n, ve ~* v j =(1,1,1) v ~ j =(0,0,0) olarak kabul edilir. Diğer bir ifadeyle A * da karar kriteri sayısı kadar (1, 1, 1), A - de karar kriteri sayısı kadar (0, 0, 0) değeri bulunur. Her alternatifin pozitif ideal çözüm (A * ) ve negatif ideal çözümden (A - ) olan uzaklıkları sırasıyla; (14) (15) formülleri ile hesaplanır. Burada d(,...) iki bulanık sayı arasındaki uzaklığı göstermektedir ve Vertex Yöntemi kullanılarak hesaplanır. Pozitif ideal çözüme ve negatif ideal çözüme olan uzaklıklar hesaplandıktan sonra, alternatiflerin sıralamasını belirleyebilmek için her alternatife ilişkin yakınlık katsayıları (CC i ) hesaplanır. Yakınlık katsayısı, bulanık pozitif ideal çözüme (BPİÇ, A * ) ve bulanık negatif ideal çözüme (BNİÇ, A - ) uzaklığı aynı anda dikkate alır. Her alternatifin yakınlık katsayısı: (16) formülü ile hesaplanır. 77 Açıktır ki, CC i 1 e yaklaştıkça A i alternatifi BPİÇ e yaklaşır, BNİÇ ten uzaklaşır. Bu nedenle, yakınlık katsayısına göre alternatiflerin öncelik sıralamasına karar 77 A.e., s

79 verilebilir ve mümkün alternatifler seti içinden en iyi olan alternatif seçilebilir. 78 Diğer bir ifade ile A i =A * ise CC i =1 ve A i =A - ise CC i =0 olur. 79 Yakınlık katsayılarına göre adaylar en yüksek puandan en düşük puana doğru sıralanır. 80 Yakınlık katsayısı 1 e ne kadar yakınsa adayın tercih edilme sansı o kadar büyüktür. 81 Mümkün tedarikçilerin sıralamasına karar verebilmemize rağmen, yakınlık katsayılarına uygun bir şekilde her alternatifin değerlendirme durumunu belirlemek için dilsel değişkenler kullanmak daha gerçekçi bir yaklaşım olabilir. Her alternatifin değerlendirme durumunu belirlemek için [0 1] aralığı beş alt aralığa bölünerek, alternatiflerin durumunu beş sınıfa ayırmak için alt aralıklara göre beş dilsel değişken tanımlanmıştır. Bu beş sınıfın kabul koşulları Tablo de gösterilmektedir. 82 Tablo Kabul Koşulları Yakınlık Katsayısı CC i CC i Є [0,0.2) CC i Є [0.2,0.4) CC i Є [0.4,0.6) CC i Є [0.6,0.8) CC i Є [0.8,1.0) Değerlendirme Durumu Tavsiye edilmez. Yüksek risk ile tavsiye edilir. Düşük risk ile tavsiye edilir. Kabul edilir. Kabul edilir ve tercih edilir. Kaynak: Chen-Tung Chen, Ching-Torng Lin, Sue-Fn Huang, A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management,international Journal of Production Economics, No:102, 2006, s Tablo deki kabul koşullarına göre, her alternatifin mevcut durumunu tanımlamak için sözel değişkenler kullanılabilir. İki alternatifin değerlendirme 78 Chen,, Lin, Huang, A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, s Mahapatra,. Mahapatra, A fuzzy multi-criteria decision making approach for supplier selection in supply chain management, s Ecer, Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesine Ve Seçimine Yönelik Yeni Bir Yaklaşım: Fuzzy Topsis, s Ecer, Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy Topsis ve Bir Uygulama, s Chen,, Lin, Huang, A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, s A.e., s

80 durumunda aynı sınıfa girmesi halinde, sıralamayı belirlemek için yakınlık katsayılarına bakılır Yöntemin Algoritması Verilen bilgiler çerçevesinde BTOPSIS yönteminin algoritması adım adım aşağıdaki şekilde özetlenebilir: 85 Adım 1. Karar vericilerin oluşturduğu jürinin, alternatiflerin ve seçim kriterlerinin belirlenmesi Adım 2. Karar vericilerin karar kriterlerini ve karar kriterlerine göre alternatifleri dilsel değişkenlerle değerlendirmesi Adım 3. Kriterlerin önem ağırlıklarının belirlenmesi Adım 4. Bulanık karar matrisinin ve normalize edilmiş bulanık karar matrisinin oluşturulması Adım 5. Ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisinin oluşturulması Adım 6. Bulanık pozitif ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi Adım 7. Bulanık ideal çözümlerden uzaklıkların hesaplanması Adım 8. Yakınlık katsayılarının hesaplanması Adım 9. Alternatiflerin sıralanması 84 A.e. 85 Chen, Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, s

81 3. Bir Gıda İmalathanesinde Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Tedarikçi Seçimi Çalışmanın bu bölümünde uygulamanın yapıldığı şirket hakkında kısa bir bilgi verilerek, BTOPSIS yöntemiyle tedarikçi seçimi uygulaması ayrıntılarıyla açıklanmıştır Uygulamanın Yapılacağı İşletme Hakkında Kısa Bilgi Çalışmada uygulamanın yapıldığı tesis, SOSSA Unlu Mamüller Gıda Sanayi ve Tic. Ltd. Şti. adında İstanbul ilinin Esenyurt ilçesinde faaliyet göstermekte olan bir gıda işletmesidir. Tesis yetkililerinden alınan bilgilere göre SOSSA Mamüller Gıda Sanayi ve Tic. Ltd. Şti. değişik ebat ve ağırlıklarda 40 a yakın türde sandviç ekmeği imal ederek pazarlamasını yapmaktadır. Firmada tedarikçi seçimi, satın alma birimi ve diğer yetkili kişilerin genel yargıları ve tecrübelerine dayanılarak yapılmaktadır. Fakat işletme içerisinde, tedarikçi seçiminin daha objektif ve bilimsel olarak yapılması gerektiği konusunda bir görüş hakimdir. Bu amaçla, tedarikçi seçimi için, etkili ve uygulanması kolay, çok sayıda kriteri analiz edebilen bir yöntem arayışı sonucu, işletmenin mevcut 4 tedarikçi alternatifi arasından işletme için en uygun olan tedarikçinin seçim kararının BTOPSIS yöntemi ile verilmesi uygun görülmüştür. Bu amaçla daha önce bahsedilmiş olan yöntemin algoritmasına ilişkin adımlar bu bölümde sırasıyla uygulanacaktır Bir Gıda İmalathanesinde Tedarikçi Seçimi İçin Bulanık TOPSIS Algoritmasının Uygulanması Bu bölümde, Chen (2000) in BTOPSIS yöntemi algoritması gereği önce karar kriterleri, sonra bu kriterlere göre alternatifler, karar vericiler tarafından dilsel değişkenler kullanılarak değerlendirilir, ardından bu değerlendirmeler üçgen bulanık sayılara dönüştürülerek, aşağıda açıklandığı gibi gerekli matematiksel 70

82 hesaplamalar uygulanarak bulunacak olan yakınlık katsayılarının büyükten küçüğe dizilmesi ile alternatifler arasında bir öncelik sıralaması oluşturulur. Yöntemin uygulanmasının amacı tek bir alternatif seçmek ise, karar vericiler tarafından bu sıralamada ilk sırada yer alan alternatif seçilir Karar Vericilerin Oluşturduğu Jürinin, Alternatiflerin ve Seçim Kriterlerinin Belirlenmesi İşletmede satın alma departmanından sorumlu 3 çalışan, tedarikçi seçim kararı vermek üzere bir araya gelerek jüriyi oluşturmuştur. İşletmenin daha önce en az bir kez çalışmış olduğu ve halen birlikte çalışma potansiyeli olan 4 tedarikçi alternatifi arasından seçim işlemi gerçekleştirilecektir. Literatürden edinilen bilgiler ve jüri üyeleri ile yapılan görüşme sonucu oluşan fikirler ışığında 6 karar kriteri ile tedarikçilerin değerlendirilmesi uygun bulunmuştur. Bu karar kriterleri aşağıda sırasıyla açıklanmıştır. 1.Maliyet Avantajı(C1): Tedarik edilen hammaddenin firma için satın alma ve lojistik maliyeti ile birlikte toplam maliyetinin düşük olmasını ifade eder. 2.Kalite(C2): Hammaddenin firmanın istediği kalite düzeyinde, hata oranı düşük ve güvenilir olmasını ifade eder. 3.Zamanında Teslimat(C3): Sipariş edilen hammaddenin tam firmanın istediği zamanda teslim edilebilmesini ifade eder. 4.Esneklik(C4): Firmanın istediği; miktar, zaman ve teknik anlamdaki ani değişikliklere tedarikçinin cevap verebilmesini ifade eder, tedarikçinin müşteri isteklerine kolay uyum sağlayabilmesi olarak da tanımlanabilir. 5.Tedarikçinin Güvenilirliği(C5): Tedarikçinin firmaya taahhüt ettiklerini yerine getirmesi anlamına gelir. 71

83 6.Ödeme Koşulları(C6): Tedarikçinin firmaya uygun ödeme koşulları sağlamadaki durumunu yani ödenmesi gereken bedele ilişkin tedarikçi tarafından uygun ödeme alternatiflerinin sunulmasını ifade eder. BTOPSIS yönteminin en önemli aşamalarından biri hiyerarşik yapının doğru belirlenmesidir. Karar probleminin hiyerarşik yapısı, yapılan incelemeler sonucunda aşağıdaki şekilde görüldüğü gibi belirlenmiştir. TEDARİKÇİ SEÇİMİ C 1 MALİYET AVANTAJI C 2 KALİTE C 3 ZAMANINDA TESLİMAT C 4 ESNEKLİK C 5 GÜVENİLİRLİK C 6 ÖDEME KOŞULLARI A 1 A 2 A 3 A 4 Şekil Karar Probleminin Hiyerarşik Yapısı Tedarikçi alternatifleri A i = (A 1,A 2,A 3, A 4 ) ve karar vericilerin bu alternatifleri değerlendirecekleri karar kriterleri C i =(C 1,C 2,C 3,C 4,C 5,C 6 ) şeklinde belirlenen karar probleminin hiyerarşik yapısı Şekil 3. 1 deki gibidir. 72

84 Karar Vericilerin Karar Kriterlerini ve Karar Kriterlerine Göre Alternatifleri Dilsel Değişkenlerle Değerlendirmesi Karar kriterlerinin önem ağırlıklarını değerlendirmek üzere en düşükten (ED) en yükseğe (EY) kadar olan dilsel değişkenler ve sayısal karşılıkları üçgen bulanık sayı olarak Tablo de gösterilmektedir. Karar vericilerin karar kriterlerine göre alternatifleri değerlendirmek üzere çok kötüden (ÇK) çok iyiye (Çİ) kadar olan dilsel değişkenler ve sayısal karşılıkları üçgen bulanık sayı olarak Tablo de gösterilmektedir. 1 Karar vericiler Tablo de gösterilen dilsel değişkenleri kullanarak, kriterlerin önem ağırlıklarını değerlendirmektedirler. Tablo de karar vericilerin karar kriterlerini dilsel değişkenlerle değerlendirme sonuçları gösterilmektedir. Örneğin ilk karar kriterinin önem düzeyini tüm karar vericiler çok yüksek olarak değerlendirmiştir. Tablo Karar Vericilerin Karar Kriterlerini Dilsel Değişkenlerle Kriterler Değerlendirmesi Karar Vericiler KV 1 KV 2 KV 3 C1 ÇY ÇY ÇY C2 ÇY O OY C3 O OD Y C4 ÇY OY ÇY C5 OY ÇY O C6 Y OY ÇY KV i : i. Karar Verici, C i : i. Karar Kriteri, ÇY: Çok Yüksek, Y: Yüksek, OY: Orta Yüksek, O: Orta, OD: Orta Düşük 1 A.e., s

85 Değerlendirme sonuçları, kriterlerin önem ağırlıkları tablosunun oluşturulabilmesi için gereken işlemlerde kullanılmak üzere, Tablo den yararlanılarak, üçgen bulanık sayılara dönüştürülür. Örneğin; bir karar verici herhangi bir karar kriterine ilişkin olarak Yüksek değerlendirmesinde bulunmuşsa, bu değerlendirmeye üyelik fonksiyonu olarak (0.7,0.9,1.0) değeri verilerek değerlendirme üçgen bulanık sayıya dönüştürülür. Değerlendirme sonuçlarının üçgen bulanık sayılar şeklinde ifadesi Tablo de gösterilmektedir. Tablo Karar Kriterlerinin Değerlendirme Sonuçlarının Üçgen Bulanık Sayılar Şeklinde İfadesi Kriterler Karar Vericiler KV 1 KV 2 KV 3 C1 (0.9, 1.0,1.0) (0.9, 1.0,1.0) (0.9, 1.0,1.0) C2 (0.9, 1.0,1.0) (0.3,0.5,0.7) (0.5,0.7,0.9) C3 (0.3,0.5,0.7) (0.1,0.3,0.5) (0.7,0.9,1.0) C4 (0.9,1.0,1.0) (0.5,0.7,0.9) (0.9,1.0,1.0) C5 (0.5,0.7,0.9) (0.9,1.0,1.0) (0.3,0.5,0.7) C6 (0.7,0.9,1.0) (0.5,0.7,0.9) (0.9,1.0,1.0) KV i : i. Karar Verici, C i : i. Karar Krtiter Karar vericiler Tablo de gösterilen dilsel değişkenleri kullanarak her bir kritere göre tedarikçi alternatiflerini değerlendirmektedirler. Tablo te karar vericilerin her bir kritere göre alternatifleri dilsel değişkenlerle değerlendirme sonuçları gösterilmektedir. Örneğin birinci karar verici ilk karar kriterine göre alternatifleri sırasıyla iyi, iyi, orta kötü olarak değerlendirmiştir. 74

86 Kriterler C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 Tablo Karar Vericilerin Alternatifleri Dilsel Değişkenlerle Alternatifler Değerlendirmesi Karar Vericiler KV 1 KV 2 KV 3 A 1 İ İ OK A 2 Oİ OK ÇK A 3 Çİ İ İ A 4 Çİ Çİ Çİ A 1 OK İ Oİ A 2 Çİ Çİ Çİ A 3 Oİ Çİ İ A 4 ÇK ÇK K A 1 Çİ Çİ Çİ A 2 Çİ Çİ Çİ A 3 Çİ Çİ Çİ A 4 Oİ Çİ K A 1 Çİ İ Çİ A 2 Çİ Çİ Çİ A 3 Çİ İ İ A 4 ÇK Oİ K A 1 Çİ İ İ A 2 Çİ İ İ A 3 Çİ Çİ Çİ A 4 İ İ Oİ A 1 Çİ İ Çİ A 2 Çİ İ Çİ A 3 K İ OK A 4 İ İ Oİ KV i : i. Karar Verici, C i : i. Karar Krtiteri, A i :i. Alternatif, Çİ: Çok İyi, İ: İyi, Oİ: Orta İyi, OK: Orta Kötü, K: Kötü, ÇK: Çok Kötü 75

87 Tablo Alternatiflerin Değerlendirme Sonuçlarının Üçgen Bulanık Sayılar Şeklinde İfadesi Karar Vericiler Kriterler Alternatifler KV 1 KV 2 KV 3 A 1 (7,9,10) (7,9,10) (1,3,5) C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A 2 (5,7,9) (1,3,5) (0,0,1) A 3 (9,10,10) (7,9,10) (7,9,10) A 4 (9,10,10) (9,10,10) (9,10,10) A 1 (1,3,5) (7,9,10) (5,7,9) A 2 (9,10,10) (9,10,10) (9,10,10) A 3 (5,7,9) (9,10,10) (7,9,10) A 4 (0,0,1) (0,0,1) (0,1,3) A 1 (9,10,10) (9,10,10) (9,10,10) A 2 (9,10,10) (9,10,10) (9,10,10) A 3 (9,10,10) (9,10,10) (9,10,10) A 4 (5,7,9) (9,10,10) (0,1,3) A 1 (9,10,10) (7,9,10) (9,10,10) A 2 (9,10,10) (9,10,10) (9,10,10) A 3 (9,10,10) (7,9,10) (7,9,10) A 4 (0,0,1) (5,7,9) (0,1,3) A 1 (9,10,10) (7,9,10) (7,9,10) A 2 (9,10,10) (7,9,10) (7,9,10) A 3 (9,10,10) (9,10,10) (9,10,10) A 4 (7,9,10) (7,9,10) (5,7,9) A 1 (9,10,10) (7,9,10) (9,10,10) A 2 (9,10,10) (7,9,10) (9,10,10) A 3 (0,1,3) (7,9,10) (1,3,5) A 4 (7,9,10) (7,9,10) (5,7,9) KV i : i. Karar Verici, C i : i. Karar Krtiteri, A i : i. Alternatif 76

88 Değerlendirme sonuçları, bulanık karar matrisinin oluşturulabilmesi için gereken işlemlerde kullanılmak üzere, Tablo den yararlanılarak, üçgen bulanık sayılara dönüştürülür. Örneğin; bir karar verici herhangi bir karar kriterine ilişkin olarak İyi değerlendirmesinde bulunmuşsa, bu değerlendirmeye üyelik fonksiyonu olarak (7, 9, 10) değeri verilerek değerlendirme üçgen bulanık sayıya dönüştürülür. Değerlendirme sonuçlarının üçgen bulanık sayılar şeklinde ifadesi Tablo te gösterilmektedir Kriterlerin Önem Ağırlıklarının Belirlenmesi Karar Kriterlerinin Önem Ağırlığı Tablosu, karar kriterlerinin önem ağırlıklarından oluşan bir matristir. Matrisin elde edilmesinde (4) numaralı formülden yararlanılır. Her bir karar kriteri için 3 karar vericinin üçgen bulanık sayı olarak değerlendirmelerinin ortalaması alınarak, her karar kriteri için bir değerlendirme olacak şekilde önem ağırlıkları hesaplanır. Böylece Karar Kriterlerinin Önem Ağırlıkları Tablosu oluşturulur ( Tablo 3. 5.). Örneğin; ilk karar kriterinin karar vericilerce değerlendirilmesi, Tablo de de görüldüğü gibi 3 karar verici için de Çok yüksek tir. Bu dilsel değerler üçgen bulanık sayılara dönüştürüldükten sonra (4) numaralı formül kullanılarak karar vericilerin değerlendirmeleri tek bir değere indirgenir ve Kriterlerin Önem Ağırlıkları Tablosu nda birinci karar kriterinin önem ağırlığı; 1 3 W ~ 1= (0.9,1,1) (0.9,1,1) (0.9,1,1) W ~ 1= (0.90,1.00,1.00) olarak hesaplanır. 77

89 Tablo Karar Kriterlerinin Önem Ağırlıkları Kriterler Ağırlıklar C 1 (0.90, 1.00, 1.00) C 2 (0.57, 0.73, 0.87) C 3 (0.37, 0.57, 0.73) C 4 (0.77, 0.90, 0.97) C 5 (0.57, 0.73, 0.86) C 6 (0.70, 0.87, 0.97) C i : i. Karar Kriteri Tablo incelendiğinde altı karar kriteri içinde en büyük önem ağırlığına sahip karar kriterinin maliyet avantajı, en düşük önem ağırlığına sahip karar kriterinin ise zamanında teslimat olduğu görülmektedir Bulanık Karar Matrisinin ve Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisinin Oluşturulması Bulanık Karar Matrisi, alternatiflerin karar kriterlerine göre değerlendirilme sonuçlarından faydalanılarak oluşturulur. (5) numaralı formül gereği; sırasıyla her alternatif için her karar kriterine göre karar vericilerin değerlendirmelerinin ortalaması alınarak, her karar kriterine göre her alternatif için bir değerlendirme olacak şekilde Bulanık Karar Matrisi oluşturulur. Bulanık Karar Matrisi Ek-1 de gösterilmektedir. Örneğin; birinci alternatifin ilk karar kriterine göre karar vericiler tarafından değerlendirilmesi Tablo te de görüldüğü gibi iyi, iyi, orta kötüdür. Bu dilsel değerler üçgen bulanık sayılara dönüştürüldükten sonra, (5) numaralı formül kullanılarak, karar vericilerin değerlendirmeleri tek bir değere indirgenmiş olur ve Bulanık Karar Matrisi nde A 1 alternatifinin C 1 kriteri için alacağı değer; 78

90 ~ 1 X 11 (7,9,10) (7,9,10) (1,3,5) 3 ~ X (5.0,7.0,8.3) olarak hesaplanır. 11 Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi lineer normalizasyon yöntemi gereği, (7),(8),(9) numaralı formüller kullanılarak oluşturulur. Her bir fayda kriteri için (8) numaralı formülde üçgen bulanık sayıların üçüncü bileşenlerinin maksimum değeri (c * j ), maliyet kriteri için ise (9) numaralı formülde üçgen bulanık sayıların ilk bileşenlerinin minimum değeri (a - j ) kullanılarak normalizasyon gerçekleştirilir. Bu çalışmada tüm kriterler fayda kriteri olduğundan, Bulanık Karar Matrisi nin her bir sütunundaki bulanık sayıların 3. bileşenlerinin en büyüğü dikkate alınır ve bu değere o sütundaki tüm sütun değerleri bölünür. Bulanık Karar Matrisi nin tüm sütunlarındaki bulanık sayıların 3. bileşenlerinin maksimum değeri 10 dur. Dolayısıyla tüm değerler 10 a bölünerek, Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi elde edilir. Normalizasyon sonucu oluşan tablodaki değerler [0 1] arasında olur. Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi Ek-2 de gösterilmektedir. Örneğin; Bulanık Karar Matrisi nin ilk sütununda C1 kriteri fayda kriteri olduğundan üçüncü bileşenlerin maksimum değeri dikkate alınır. Bu değer 10 dur. (8) numaralı formül kullanılarak, A 1 alternatifinin C 1 kriteri için Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi nde alacağı değer: 5/10 = /10 = /10 = 0.83 hesabı ile (0.50,0.70,0.83) olarak bulunur. 79

91 Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisinin Oluşturulması Her karar kriterinin karar vericiler için farklı önem ağırlıklarına sahip olduğu dikkate alınarak, Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi, Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi ve Kriter Ağırlıkları Tablosu yardımıyla, (10) ve (11) numaralı formüller kullanılarak oluşturulur. Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisindeki her alternatif için kriterlere verilen değerler, bulundukları sütundaki kriterin önem ağırlığı ile çarpılarak Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi elde edilir. Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi Ek-3 te gösterilmektedir. Örneğin; Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi nde A 1 alternatifinin C 1 kriteri için aldığı değer (0.50,0.70,0.83) olarak bulunmuştu. Bu değer (11) numaralı formül gereği, C 1 in önem ağırlığı olan (0.90,1.00,1.00) üçgen bulanık sayısı ile çarpılarak, A1 alternatifinin C 1 kriteri için Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi nde alacağı değer: 0.50*0.90 = *1.00 = *1.00 = 0.83 hesabı ile (0.45,0.70,0.83) olarak bulunur Bulanık Pozitif ve Negatif İdeal Çözümlerin Belirlenmesi Bu çalışmada uygulanmakta olan Chen (2000) in modeline göre, Bulanık Pozitif İdeal Çözüm (A * ) ve Bulanık Negatif İdeal Çözüm (A - ), 6 kriterli karar problemi için n = 6 olacağından ( 12) ve (13) numaralı eşitlikler gereği; A * =[(1,1,1),(1,1,1),(1,1,1),(1,1,1),(1,1,1),(1,1,1)] 80

92 A - =[(0,0,0),(0,0,0),(0,0,0),(0,0,0),(0,0,0),(0,0,0)] olarak kabul edilmektedir. Görüldüğü gibi, hem BPİÇ hem de BNİÇ in eleman sayısı seçim probleminde kullanılan karar kriteri sayısı kadardır Bulanık İdeal Çözümlerden Uzaklıkların Hesaplanması Alternatiflerin Bulanık Pozitif İdeal Çözüm den (BPİÇ) ve Bulanık Negatif İdeal Çözüm den (BNİÇ) olan uzaklıklarını hesaplamak için önce Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi nde alternatiflerin kriterler için olan değerlerinin BPİÇ ten ve BNİÇ ten olan uzaklıkları Vertex Yönteminin öngördüğü (3) numaralı formül kullanılarak hesaplanır. Daha sonra (14) numaralı formül gereği, bir alternatifin tüm kriterler için BPİÇ ten olan uzaklıkları toplanır, bu değer o alternatifin BPİÇ ten olan uzaklığını gösterir (d * i ). Aynı şekilde (15) numaralı formül gereği tüm kriterler için alternatifin BNİÇ ten olan uzaklıkları toplanır, bu değer o alternatifin BNİÇ ten olan uzaklığını gösterir (d - i ). 2 Bu çalışmada, Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi nde, her bir alternatif için; o alternatifin 6 kriter sütunundaki matris değerlerinin ayrı ayrı BPİÇ ten olan uzaklıkları toplamı, o alternatifin BPİÇ ten olan uzaklığını verir (d * i ). Aynı şekilde; her bir alternatif için; o alternatifin 6 kriter sütunundaki matris değerlerinin ayrı ayrı BNİÇ ten olan uzaklıkları toplamı, o alternatifin BNİÇ ten olan uzaklığını verir (d - i ). Alternatiflerin tüm kriterler için BPİÇ ten olan uzaklıkları Tablo da, BNİÇ ten olan uzaklıkları Tablo de görülmektedir. 2 A.e., s

93 Tablo Her Kriter İçin A i (i=1, 2, 3, 4) ve A* Arasındaki Uzaklık Kriterler d(a 1,A*) d(a 2,A*) d(a 3,A*) d(a 4,A*) C C C C C C Tablo Her Kriter İçin A i (i=1, 2, 3, 4) ve A - Arasındaki Uzaklık Kriterler d(a 1,A - ) d(a 2, A - ) d(a 3, A - ) d(a 4, A - ) C C C C C C Tablo daki her sütunun kendi içindeki toplamı o sütunu temsil eden alternatifin BPİÇ ten olan uzaklığına eşittir. Tablo deki her sütunun kendi içindeki toplamı o sütunu temsil eden alternatifin BNİÇ ten olan uzaklığına eşittir. Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi nde bulunan 1.alternatif için her kriterin (1, 1, 1) ile olan uzaklığı hesaplanır (Tablo 3. 6.). Her kriter için 82

94 hesaplanan uzaklıklar toplanır. Elde edilen sonuç 1. alternatifin A * dan olan uzaklığı olur (d * 1 ). 4 alternatif için aynı işlem tekrarlanarak, 4 alternatif için de d i * değerleri hesaplanır. Aynı şekilde; 1.alternatif için her kriterin (0, 0, 0) ile olan uzaklığı hesaplanır (Tablo 3. 7.). Her kriter için hesaplanan uzaklıklar toplanır. Elde edilen sonuç 1. alternatifin A - den olan uzaklığı olur (d - 1 ). 4 alternatif için aynı işlem tekrarlanarak, 4 alternatif için de d i - değerleri hesaplanır. Bu hesaplamaların sonuçları Tablo de görülmektedir. Karar probleminde, karar kriteri sayısı 6 olduğundan n=6, alternatif sayısı 4 olduğundan m = 4 tür. Bu sayısal değerler (14) ile (15) numaralı formüllerde kullanılarak, vertex yönteminin öngördüğü (3) numaralı formül yardımıyla alternatifler için BPİÇ ve BNİÇ ten olan uzaklıklar hesaplanır. Bu hesaplamada, ideal çözümden uzaklığı bulunmak istenen alternatifin her kriter değerinin ideal çözümden olan uzaklıkları vertex yöntemiyle hesaplanır ve bulunan sonuçlar toplanarak o alternatifin ideal çözümden olan uzaklığı elde edilmiş olur. A 1 alternatifi için BPİÇ ve BNİÇ ten olan uzaklıklar aşağıdaki şekilde hesaplanmıştır: d * = (1 0.45) (1 0.70) (1 0.83) (1 0.24) (1 0.46) (1 0.70) (1 0.33) (1 0.57) (1 0.73) (1 0.64) (1 0.87) (1 0.97) (1 0.44) (1 0.68) (1 0.86) (1 0.58) (1 0.84) (1 0.97) 3 = (Tablo 3. 8.) 83

95 d 1 = (0 0.45) (0 0.70) (0 0.83) (0 0.24) (0 0.46) (0 0.70) (0 0.33) (0 0.57) (0 0.73) (0 0.64) (0 0.87) (0 0.97) (0 0.44) (0 0.68) (0 0.86) (0 0.58) (0 0.84) (0 0.97) 3 = (Tablo 3. 8.) Diğer alternatifler için de benzer işlemler tekrarlanarak Tablo oluşturulur. - Tablo Alternatiflerin d i * ve d i Değerleri Alternatifler d i * - d i A A A A A i : i.alternatif, d i *: i.alternatifin BPİÇ ten Uzaklığı, d i - : i.alternatifin BNİÇ ten Uzaklığı 84

96 Yakınlık Katsayılarının Hesaplanması BPİÇ ve BNİÇ ten olan uzaklıklar hesaplandıktan sonra, her alternatifin yakınlık katsayıları (16) numaralı formül kullanılarak bulunur. Her alternatifin yakınlık katsayısı sırasıyla; CC 1 = /( ) CC 1 = CC 2 = /( ) CC 2 = 0,6328 CC 3 = /( ) CC 3 =0,6359 CC 4 = /( ) CC 4 =0,4808 olarak hesaplanır Alternatiflerin Sıralanması Yakınlık katsayılarının azalan şekilde sıralanması ile alternatifler için öncelik sıralaması oluşturulur. Yakınlık katsayıları büyükten küçüğe doğru CC 1 >CC 3 >CC 2 >CC 4 şeklinde olduğundan, alternatiflerin tercih sıralaması A 1, A 3, A 2, A 4 olarak belirlenir (Tablo 3. 9.). 85

97 Tablo Alternatiflerin Yakınlık Katsayıları ve Sıralama Tablosu Alternatifler CC i Sıralama A A A A A i : i. Alternatif, CC i : i. Alternatifin Yakınlık Katsayısı 3.3. Bulgular Böylece dört tedarikçi alternatifinin, maliyet avantajı, kalite, zamanında teslimat, esneklik, ödeme koşulları, tedarikçinin güvenilirliği karar kriterlerine göre, üç karar verici tarafından gerçekleştirilen değerlendirme sonucunda, tercih sıralamasının A 1, A 3, A 2, A 4 şeklinde olduğu görülmüştür. Bir başka deyişle işletme, tedarikçi alternatiflerinden en yüksek yakınlık katsayısı değerine sahip olan A 1 alternatifini seçmelidir. Ayrıca çalışmanın ikinci bölümünde değinildiği gibi bu sıralama yeterli görülmeyip, Tablo te gösterilen, alternatiflerin kabul koşulları değerlerine bakılarak A 1, A 3, A 2 alternatiflerinin değerlendirme durumunun Kabul edilir, A 4 alternatifinin değerlendirme durumunun ise Yüksek risk ile tavsiye edilir olduğu belirtilebilir. 86

98 SONUÇ VE ÖNERİLER Küreselleşme ile artan rekabet koşullarında işletmeler varlıklarını sürdürebilmeleri ve rekabet gücünü arttırabilmeleri için maliyetlerini azaltma yoluna gitmektedirler. Günümüzde, işletmelerin faaliyetlerini devam ettirebilmeleri için gerekli olan hammaddeleri doğru kaynaktan, doğru zamanda ve en düşük maliyetle tedarik edebilmeleri işletmelerin en önemli hedeflerinden biri olmuştur. Etkin bir tedarik zinciri yönetimi ile bu hedefi gerçekleştirmek mümkündür. Tedarikçi seçimi, tedarik zinciri yönetiminin önemli alt başlıklarından birisidir. İşletmeler kendilerine en kaliteli hizmeti verebilecek, maliyet açısından uygun ve talep değişikliklerine karşı esnek olabilecek tedarikçileri bularak, çalıştıkları tedarikçilerin sayısını en aza indirebilme çabası içindedirler. Tedarikçiler, son ürün maliyetini ve kalitesini önemli ölçüde etkilemektedir. Bu bağlamda, müşteri beklentilerini karşılayabilmeleri için işletmelerin doğru tedarikçilerle çalışması oldukça önemlidir. Doğru tedarikçi seçimi kararı işletmelere maliyet avantajı sağlamakta, tedarikçi seçiminde verilen yanlış kararlar ise işletmeler için fazladan maliyete neden olacağından, rekabet güçlerini olumsuz yönde etkilemektedir. Tedarikçi seçim problemi, birden fazla karar verici tarafından, pek çok kriter dikkate alınarak, çok sayıda alternatifin arasından seçim yapılması gereken bir ÇKKV problemidir. Tedarikçi değerlendirme sürecinde yararlanılan insan yargıları sayısal ifadeler olmadığından belirsizliği beraberinde getirir, bu belirsizliği aşmak için ÇKKV yöntemlerinden TOPSIS yönteminin bulanık mantık çerçevesinde genişletilmiş bir hali olan BTOPSIS yöntemi tedarikçi seçim probleminin çözümünde kullanılmıştır. Çalışmanın birinci bölümünde tedarik zinciri hakkında bilgi verildikten sonra, tedarik zinciri yönetiminin ve özellikle tedarikçi seçiminin işletmeler için önemine değinilmiş, daha sonra ikinci bölümde bulanık mantığın temel esasları açıklandıktan sonra, değerlendirmedeki kullanışlılığı nedeniyle literatürde 87

99 tedarikçi değerlendirme sürecinde son yıllarda geniş bir uygulama alanı bulan, bulanık ortamlarda grup kararı vermede yararlanılan bulanık TOPSİS yönteminin algoritması açıklanmış ve son bölümde ise imalat sektöründe faaliyet gösteren bir gıda işletmesinin tedarikçi seçimine yönelik bir uygulama ile yöntemin işleyişine açıklık kazandırılmaya çalışılmıştır. Çalışmanın uygulama bölümünde, BTOPSIS yöntemi algoritması uyarınca, üç karar vericiden oluşan bir jüri oluşturulmuştur. Literatürden edinilen bilgiler ve jüri üyelerinin görüşleri neticesinde tedarikçi alternatiflerini değerlendirmek üzere işletmenin özelliklerine ve hedeflerine uygun olarak altı karar kriteri belirlenmiştir. Bunlar; maliyet avantajı, kalite, zamanında teslimat, esneklik, tedarikçinin güvenilirliği ve ödeme koşullarıdır. Karar vericiler önce karar kriterlerinin önem ağırlıklarını çok yüksek, yüksek, orta yüksek, orta, orta düşük gibi dilsel değişkenler kullanarak, daha sonra belirlenen bu karar kriterlerine göre dört tedarikçi alternatifini çok iyi, iyi, orta iyi, orta kötü, kötü, çok kötü gibi dilsel değişkenler kullanarak değerlendirilmişlerdir. BTOPSIS yönteminin en önemli özelliklerinden biri, karar kriterlerine farklı önem ağırlığı verilebilme imkanı tanımasıdır. Böylece, değerleme daha hassas yapılabilmekte ve elde edilen sonuçların güvenilirliği artmaktadır. Karar vericilerin görüşleri doğrultusunda karar kriterlerinin önem ağırlıkları en büyükten en küçüğe doğru maliyet avantajı, esneklik, ödeme koşulları, kalite, tedarikçi güvenilirliği ve zamanında teslimat seklinde ortaya çıkmıştır. Diğer bir ifadeyle karar vericiler maliyet avantajı kriterinin, altı karar kriteri içinde en önemli kriter olduğunu düşünmüşlerdir. Dilsel ifadelerle yapılan değerlendirmeler daha sonra pozitif üçgen bulanık sayılara dönüştürülmüş, BTOPSIS yönteminin algoritması uyarınca gerekli işlemler yapıldıktan sonra her alternatif için yakınlık katsayıları hesaplanmış ve alternatif tedarikçiler hesaplanan yakınlık katsayılarına göre sıralanmıştır. Sıralamada ilk sırada yer alan tedarikçi, işletme için en uygun tedarikçi olarak önerilmiştir. 88

100 Uygulamada yer alan dört tedarikçi alternatifi için yakınlık katsayıları incelendiğinde, A 1 alternatifinin en yüksek yakınlık katsayısı değerini alarak ilk sırada yer aldığı görülmektedir. Ayrıca alternatiflerin yakınlık katsayılarının dar bir aralıkta ( ) bulunduğu ve yakınlık katsayıları birbirine çok yakın olan alternatiflerin (A 3 ile A 1 ) olduğu dikkati çekmektedir. Alternatiflerin niteliklerinin birbirine çok yakın olduğu, karar vermenin güç olduğu böyle durumlarda BTOPSIS yöntemi karar verme sürecini kolaylaştırmaktadır. Uygulamada dikkat edilmesi gereken en önemli faktör karar vericilerin sektörün ve işletmenin şartlarını iyi bilen profesyonel kişilerden oluşmasıdır. Bu bağlamda karar vericiler objektif olmalıdır, kriterler doğru belirlenmelidir, kriterler ve alternatifler doğru değerlendirilmelidir. Ayrıca, kriterlerin, alternatiflerin ve karar vericilerin sayısındaki artış sonuçların doğruluğu ve tutarlılığını olumlu yönde etkilese de, uygulama aşamasında çözüm matrisinin büyümesine neden olacağından elle çözümlerde zorluk oluşturmaktadır. Bu sorun özel hazırlanmış yazılımlarla giderilebilir ve yöntem tüm sektörlerde rahatlıkla kullanılabilir. BTOPSIS yöntemi kullanıldığında belirsizliğin ortadan kaldırıldığı, karar vericiler arasında doğabilecek olası çatışmaların önüne geçildiği ve karar verme sürecinin daha kolay bir hale geldiğini söylemek mümkündür. Bu çalışmada imalat sektöründe faaliyet göstermekte olan bir gıda işletmesinin tedarikçi seçim probleminin çözümünde BTOPSIS yöntemi karar aracı olarak kullanılmıştır. Böylece tedarikçi firma seçimini sadece geçmiş deneyimlerden yararlanarak sezgisel olarak gerçekleştiren gıda işletmesine seçim problemlerinin çözümünde bilimsel bir yöntem olan BTOPSIS yöntemini kullanması önerilmiştir. Çalışma, BTOPSIS yönteminin tedarikçi seçim sürecinde alternatiflerin değerlendirilmesinde ve seçim işleminin gerçekleşmesinde grup kararı verirken yararlanılan bir karar aracı olarak başarılı bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymuştur. 89

101 BTOPSIS yöntemi değişik sektörlerde tedarikçi seçim problemine uygulanabileceği gibi, dilsel değişkenlerle değerlendirmenin söz konusu olduğu, alternatiflerin çok sayıda karar kriterine göre değerlendirildiği ve grup kararı verilmesini gerektiren durumlarda işletmenin insan kaynakları yönetimi, pazarlama yönetimi, üretim yönetimi ve yönetim ve organizasyon gibi diğer alanlarında da kullanılabilir. İleride yapılacak bir başka çalışmada tedarikçi firma seçiminde, alternatif yöntemlerden olan ELECTRE, PROMETHEE, VİKOR, VZA, AHP gibi değişik yöntemler kullanılarak, bu yöntemlerin karşılaştırılmasıyla çalışmaya değişik boyutlar kazandırılabilir. Tedarikçi değerlendirme ve seçme işleminin işletmelere sağlayabileceği getirilere karşın, ülkemiz işletmelerinin çoğunda bu konuya gereken önem verilmemekte ve değerlendirme çalışmaları bilimsel alt yapıdan yoksun olan sezgisel yöntemlerle gerçekleştirilmektedir. Bu çalışma ile işletmelere kolay uygulanabilecek bilimsel bir yöntem olan BTOPSIS yöntemi önerilmekte, BTOPSIS yönteminin ÇKKV problemlerindeki kullanım kolaylığı ve başarısı gösterilerek, yaygınlaşmasına katkıda bulunmak amaçlanmaktadır. 90

102 KAYNAKÇA Akdeniz, H. Ahmet; Timur Turgutlu Akdeniz, H.Ahmet; Timur Turgutlu Akman, Gülsen; Atakan Alkan Arslan, Güvenç; Özlem Aydın Boer, Luitzen de; Eva Labro; Pierangela Morlacchi Chen, Chen-Tung Chen, Chen-Tung Chen, Chen-Tung; Ching-Torng Lin; Huang Sue-Fn Cousins, Paul D. Çizmeci, Fevzi Dağdeviren, Metin; Nilay Dönmez; Mustafa Kurt : Supplier Selection On Retail: Analysis With Two Multi Criteria Evaluation Methodologies, Review Of Social, Economic & Business Studies, C:IX, No:10, s : Türkiye de Perakende Sektöründe Analitik Hiyerarşik Süreç Yaklaşımıyla Tedarikçi Performans Değerlendirilmesi, Dokuz Eylül Üniver. Sos. Bil. Enst. Dergisi, 2007, C: IX, No:1, s : Tedarik Zinciri Yönetiminde Bulanık AHP Yöntemi Kullanılarak Tedarikçilerin Performansının Ölçülmesi: Otomotiv Yan Sanayinde Bir Uygulama, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, No: 9, 2006, s : On A Software For Fuzzy MCDM,20. EURO Mini Conference, 2008, s : A Review Of Methods Supporting Supplier Selection, European Journal Of Purchasing & Supply Management, C:VII, 2001, s : A Fuzzy Approach To Select The Location Of The Distribution Center, Fuzzy Sets and Systems, C:CXVIII, 2001, s : Extensions Of The TOPSIS For Group Decision-Making Under Fuzzy Environment, Fuzzy Sets and Systems, C:CXIV, 2000, s : A Fuzzy Approach For Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management, Int. J. Production Economics, C:CII, 2006, s : Supply Base Rationalisation: Myth or Reality?, European Journal Of Purchasing & Supply Management, C:V, 1999, s : Tedarik Zinciri Yönetimi, y.y., Alfa Basım Yayım, : Bir İşletmede Tedarikçi Değerlendirme Süreci İçin Yeni Bir Model Tasarımı ve Uygulaması, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, C:XXI, No:2, 2006, s

103 Dağdeviren, Metin; Ergün Eraslan Dağdeviren, Metin; Tamer Eren Dağdeviren, Metin; Ergün Eraslan; Mustafa Koç; Ercüment N. Dizdar Dağdeviren, Metin; Serkan Yavuz; Nevzat Kılınç Ecer, Fatih Ecer, Fatih Ecer, Fatih Eleren, Ali Eleren, Ali; Metin Ersoy Eymen, U. Erman Faez, F.; S.H.Ghodsypour; C. O brien : Promethee Sıralama Yöntemi İle Tedarikçi Seçimi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., C:XXIII, No:1, 2008, s : Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, C:XVI, No:2, 2001, s : Tedarikçi Seçimi Problemine Analitik Ağ Süreci İle Alternatif Bir Yaklaşım, Teknoloji, C:VIII, No:2, 2005, s : Weapon Selection Using The AHP and TOPSIS Methods Under Fuzzy Environment, Expert Systems with Applications, C:XXXVI, 2009, s : Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy TOPSIS ve Bir Uygulama, İşletme Fakültesi Dergisi, C: VII, No: 2, 2006, s : Grup Kararı Vermede Yararlanılan Farklı Fuzzy TOPSIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Bir Uygulama, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C:XXIII, No: 2, 2008, s : Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesine ve Seçimine Yönelik Yeni Bir Yaklaşım: Fuzzy TOPSIS, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, C:VII, No: 2, 2007, s : Kuruluş Yeri Seçiminin Fuzzy Topsis Yöntemi İle Belirlenmesi: Deri Sektörü Örneği, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, C:XIII, 2007, s : Mermer Blok Kesim Yöntemlerinin Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Madencilik, C:XLVI, No:3, 2007, s : Tedarik Zinciri Yönetimi, Kaliteofisi Yayınları, 2007, No: 14, s : Vendor Selection and Order Allocation Using An Integrated Fuzzy Case-Based Reasoning and Mathematical Programming Model, Int. J. Production Economics, C:CXXI, 2009,s

104 Fox, Mark S.; John F. Chionglo; Mihai Barbuceanu Genç, Ruhet Güner, Hacer; Özcan Mutlu Ha, Sung Ho; Ramayya Krishnan İç, Yusuf Tansel; Mustafa Yurdakul Kağnıcıoğlu, Celal Hakan Kahraman, Cengiz Kahraman, Cengiz; Ufuk Cebeci, Ziya Ulukan Kaptanoğlu, Dilek; Fahri Ahmet Özok Kasapoğlu, Özlem Akçay; Umman Tuğba Şimşek Kaya, İhsan; M. Serdar Kılınç; Emre Çevikcan : The Integrated Supply Chain Management System, The Integrated Supply Chain Management System, 1993, s : Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetiminin Yöntem ve Kavramları, Ankara, Detay Yayıncılık, : Bulanık AHP ile Tedarikçi Seçim Problemi ve Bir Uygulama, V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, 2005, s : A Hybrid Approach To Supplier Selection For The Maintenance Of A Competitive Supply Chain, Expert Systems with Applications, C:XXXIV, 2008, s : Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerini Kullanan Makine-Ekipman Seçim Çalışmalarında Bulanıklığın Sonuçlara Etkisinin İncelenmesi, İşletme Fakültesi Dergisi, C:IX, No:1, 2008, s : Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi, Eskişehir, T.C. Anadolu Üniversitesi Yayınları, : Multi-Criteria Decision Making Methods and Fuzzy Sets, Multi-Criteria Decision Making Methods And Fuzzy Sets, Springer,2008,s : Multi-Criteria Supplier Selection Using Fuzzy AHP, Logistics Information Management, C:XVI, No: 6, 2003, s : Akademik Performans Değerlendirmesi İçin Bir Bulanık Model, İTÜ Dergisi/d mühendislik, C:V, No:1, 2006, s : Pnömatik Valf Tedarikçisi Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi, Yönetim, C:XVII, No:53, 2006, s : Makine-Techizat Seçim Probleminde Bulanık Karar Verme Süreci, Mühendis ve Makina, C:XLIX, No:576, 2007, s

105 Küçük, Orhan; Fatih Ecer Mahapatra, Sreekumar; S. S. Mahapatra Opricovic, Serafim; Gwo-Hshiung Tzeng Önüt, Semih; Selin Soner Kara, Elif Işık Öz, Erçetin; Ömer Faruk Baykoç Özcan, Tuncay; Numan Çelebi; Şakir Esnaf Özdemir, Ali İhsan Özel, Bedriye; Özyörük Bahar Öztürk, Ahmet; İrfan Ertuğrul, Nilsen Karakaşoğlu Özyörük, Bahar; Evren Can Özcan : Bulanık TOPSIS Kullanılarak Tedarikçilerin Değerlendirilmesi ve Erzurum da Bir Uygulama, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, C:III, No:1, 2007, s : A Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Approach For Supplier Selection in Supply Chain Management, African Journal Of Business Management, C:III, No:4, 2009, s : Compromise Solution By MCDM Methods: A Comparative Analysis Of VIKOR and TOPSIS, European Journal Of Operational Research, C:CLVI, 2004, s : Long Term Supplier Selection Using A Combined Fuzzy MCDM Approach: A Case Study For A Telecommunication Company, Expert Systems with Applications, C:XXXVI, 2009, s : Tedarikçi Seçimi Problemine Karar Teorisi Destekli Uzman Sistem Yaklaşımı, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, C:XIX, No:3, 2004, s : Çok Kriterli Karar Verme Metodolojilerinin Karşılaştırmalı Analizi ve Depo Yeri Seçimi Problemine Uygulanması, VIII. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu,2008,s : Tedarik Zinciri Yönetiminin Gelişimi, Süreçleri ve Yararları, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, No: 23, 2004, s : Bulanık Aksiyomatik Tasarım İle Tedarikçi Firma Seçimi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, C:XXII, No:3, 2007, s : Nakliye Firması Seçiminde Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, C:XXV, No:2, 2008, s Analitik Hiyerarşi Sürecinin Tedarikçi Seçiminde Uygulanması: Otomotiv Sektöründen Bir Örnek, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C:XIII, No:1, 2008, s

106 Salehi, M.; R. Tavakkoli Moghaddam Seçme, Neşe Yalçın; Ali İhsan Özdemir Shih, Hsu-Shih; Huan-Jyh Shyur; E. Stanley Lee Şen Zekai Tsaur, Sheng- Hshiung; Te-Yi Chang; Chang-Hua Yen Türer, Sanem; Berk Ayvaz; Demet Bayraktar; Bersam Bolat Wang, Yu-Jie; Hsuan-Shih Lee Yıldırım, Saniye Yong, Deng Yoon, K.Paul; Hwang Chıng-Lai Yu, Zhenxin; Hong Yan; T.C.Edwin Cheng : Project Selection by Using a Fuzzy TOPSIS Technique, World Academy Of Science, Engineering and Technology, C:XL, 2008, s : Bulanık Analitik Hiyerarşi Yöntemi İle Çok Kriterli Stratejik Tedarikçi Seçimi: Türkiye Örneği, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, C:XXII, No:2, 2008,s : An Extension Of TOPSIS For Group Decision Making, Mathematical and Computer Modelling, C:XLV, 2007, s : Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, İstanbul, Bilge Kültür Sanat, : The Evaluation Of Airline Service Quality by Fuzzy MCDM,Tourism Management, C: XXIII, 2002, s : Tedarikçi Değerlendirme Süreci İçin Bir Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı: Gıda Sektöründe Bir Uygulama, Endüstri Mühendisliği Dergisi, C:XX, No:2, 2008, s Generalizing TOPSIS For Fuzzy Multiple-Criteria Group Decision-Making, Computers and Mathematics with Applications, C:LIII, 2007, s : İşletmelerde Tedarik Zinciri Yönetimi ve Toplam Kalite Yönetimi İlişkisi, (Çevrimiçi) /1454, 27 Mayıs : Plant Location Selection Based On Fuzzy TOPSIS, Int J Adv Manuf Technol, C:XXVIII, 2006, s : Multiple Attribute Decision Making:An Introduction, Sage Publications, : Benefits Of İnformation Sharing With Supply Chain Partnerships, Industrial Management and Data Systems, C:CI, No:3, s

107 Ek- 1 Bulanık Karar Matrisi Kriterler Alternatifler C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 (5.0,7.0,8.3) (4.3,6.3,8.0) (9.0,10.0,10.0) (8.3,9.7,10.0) (7.7,9.3,10.0) (8.3,9.7,10.0) A2 A3 A4 (2.0,3.3,5.0) (9.0,10.0,10.0) (9.0,10.0,10.0) (9.0,10.0,10.0) (7.7,9.3,10.0) (8.3,9.7,10.0) (7.7,9.3,10.0) (7.0,8.7,9.7) (9.0,10.0,10.0) (7.7,9.3,10.0) (9.0,10.0,10.0) (2.7,4.3,6.0) (9.0,10.0,10.0) (0.0,0.3,1.7) (4.7,6.0,7.3) (1.7,2.3,4.3) (6.3,8.3,9.7) (6.3,8.3,9.7) A i : i. Alternatif, C i : i. Kriter 96

108 Ek- 2 Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi Alternatifler Kriterler C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 (0.50,0.70,0.83) (0.43,0.63,0.80) (0.90,1.00,1.00) (0.83,0.97,1.00) (0.77,0.93,1.00) (0.83,0.97,1.00) A2 A3 A4 (0.20,0.33,0.50) (0.90,1.00,1.00) (0.90,1.00,1.00) (0.90,1.00,1.00) (0.77,0.93,1.00) (0.83,0.97,1.00) (0.77,0.93,1.00) (0.70,0.87,0.97) (0.90,1.00,1.00) (0.77,0.93,1.00) (0.90,1.00,1.00) (0.27,0.43, 0.60) (0.90,1.00,1.00) (0.00,0.03,0.17) (0.47,0.60,0.73) (0.17,0.23,0.43) (0.63,0.83,0.97) (0.63,0.83,0.97) A i : i. Alternatif, C i : i. Kriter 97

109 Ek- 3 Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi Alternatifler Kriterler C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 (0.45, 0.70,0.83) (0.24,0.46,0.70) (0.33,0.57,0.73) (0.64,0.87,0.97) (0.44,0.68,0.86) (0.58,0.84,0.97) A2 A3 A4 (0.18,0.33,0.50) (0.51,0.73,0.87) (0.33,0.57,0.73) (0.69,0.90,0.97) (0.44,0.68,0.86) (0.58,0.84,0.97) (0.69,0.93,1.00) (0.40,0.63,0.84) (0.33,0.57,0.73) (0.59,0.84,0.97) (0.51,0.73,0.86) (0.19,0.37,0.58) (0.81,1.00,1.00) (0.00,0.02,0.15) (0.17,0.34,0.53) (0.13,0.21,0.42) (0.36,0.61,0.83) (0.44,0.72,0.94) A i : i. Alternatif, C i : i. Kriter 98

110 99