BULANIK AHS VE TOPSIS YAKLAŞIMININ MAKİNE-TEÇHİZAT SEÇİMİNE UYGULANMASI

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 BULANIK AHS VE TOPSIS YAKLAŞIMININ MAKİNE-TEÇHİZAT SEÇİMİNE UYGULANMASI Doç.Dr. Selçuk PERÇİN Krdenz Teknk Ünerstes İktsd e İdr Blmler Fkültes İşletme Bölümü spercn@ktu.edu.tr ÖZET En uygun mkne-teçhzt seçm frmlrın şrısındk en krtk konulrdn r hlne gelmştr. Ltertürde mkne-teçhzt seçm le lgl rçok yöntem gelştrlmştr. Anck çok syıd lterntf rsındn en y ekpmnın seçm çok krterl krr erme ÇKKV prolemdr. Dğer yndn mutlk kesn syılr yerne ulnık syılrın kullnıldığı ulnık çok krterl krr erme BÇKKV teknkler elrsz e kesn olmyn lglern de krr modellerne dhl edlelmesn sğlmktdır. Bu nedenle çlışmd mkne-teçhzt seçm çn ütünleşmş r BÇKKV model önerlmş e metl sny frmlrın yönelk r nket uygulnmıştır. Bu mçl lk olrk ltertür trmsı e uzmn görüşler doğrultusund CNC tezghlrının seçmn etkleyen krr krterler elrlenmştr. CNC seçm krterler elrlendkten sonr ulnık AHS yklşımı kullnılrk krterler ğırlıklndırılmış e ulnık TOPSIS yöntem yrdımıyl lterntfler sırlnrk duyrlılık nlz gerçekleştrlmştr. Ayrıc dört CNC lterntf değerlendrlmş e en uygun CNC teknolos seçlmştr. Anhtr kelmeler: Mkne-teçhzt ulnık çok krterl krr erme ulnık AHS ulnık TOPSIS ABSTRACT Selectng the most pproprte mchne-equpment hs emerged s the crtcl ssue for the success of compnes. In the lterture rous mchne-equpment selecton procedures re deeloped. Howeer selectng the est equpment mong mny lterntes s mult-crter decson mkng MCDM prolem. On the other hnd fuzzy MCDM models n whch fuzzy numers re used nsted of crsp lues llows ncorportng gue nd uncertn nformton nto the decson model. For ths reson ntegrted fuzzy mult-crter decson-mkng FMCDM methodology for mchneequpment selecton hs een proposed nd surey for metl ndustry frms s conducted. For ths purpose frst of ll decson crter for CNC mchnes he een determned through lterture reew nd eperts opnons. After the selecton crter of CNC re determned the weghts of crter he een clculted y pplyng the fuzzy AHP method. The Fuzzy TOPSIS method s then employed to chee the fnl rnkng nd to mke senstty nlyss. Four representte CNC technologes were eluted nd the most pproprte one ws selected. Keywords: Mchne-equpment fuzzy mult-crter decson mkng fuzzy AHP fuzzy TOPSIS 69

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84. Grş İmlt frmlrın reket ntı sğlyn en öneml konulrdn rs mkneteçhzt seçmdr. Mkne-teçhzt seçm üretm sstemnn performnsını doğrudn etkleyen krtk r ytırım krrıdır. Üretm hızı ürün kltes e mlyet u krrdn etklenmektedr. Bun krşın üretm sstemnn htyç duyduğu yen mknelern seçm oldukç zor e zmn lıcı r süreçtr Arsln d. 004 s.0. Bu süreçte esneklk uyumluluk ermllk kullnım kolylığı güenlk sers desteğ mlyet. g çok syıd ntel e ncel fktör dkkte lınmktdır Önüt d. 008 s.443. Ltertürde mkne-teçhzt seçm prolemlernn mtemtksel sezgsel y d çok krterl krr erme ÇKKV teknkler le çözüldüğü görülmektedr. Anck u yöntemler çersnde ylnızc ÇKKV teknkler ntel e ncel çok syıd krter y d mcı dkkte lrk değerlendrme yplmey sğlmktdır. ÇKKV teknkler rsınd yer ln Anltk Hyerrş Sürec AHS yklşımı frklı türde krterler hyerrşk r ypı çersnde ütünleştrerek her r lterntfn değerlendrlmesn sğlmktdır. Ver zrflm nlz VZA yöntemnde se krr lterntflernn görel etknlkler hesplnmktdır. Dğer sırlm mcıyl kullnıln Entrop Elektre Promethee e TOPSIS yöntemler se seçm etkleyen krterlern ğırlıklrının elrlenmes e lterntflern sırlnmsı şmlrınd kullnılmktdır. Ltertürde AHS kullnrk mkne seçm ypn rştırmcılr rsınd Ln e Yng 996 Yurdkul 004 Çmren d. 007 e Oeltenruns d. 995 syıllr. Ayrıc Sun 00 VZA kullnrk Georgkellos 005 se teknk e tcr krterler dkkte ln r sınıflndırm yöntem yrdımıyl mkne-teçhzt lterntflern krşılştırmıştır. Dğer çlışmlrd se mkne-teçhzt seçmnde uzmn sstemlerden Lyek e Lrs 000; Goplkrshnn d. 004 yrrlnıldığı görülmektedr. Anck tüm u yöntemler rcılığıyl ypıln değerlendrmeler krr erclern mutlk kesn yrgılrın dylı olrk ypılmktdır. Gerçekte se ypıln değerlendrmeler çoğunlukl ntel krterlere dylı e suektftr. Bu tür durumlrd se Zdeh 965 n gelştrdğ Bulnık Kümeler teors dkkte lınrk suektf yrgılrın syısl krterlerle rlkte değerlendrlelmesn sğlyn ulnık çok krterl krr erme BÇKKV yöntemler kullnılmktdır. BÇKKV yöntemler ntel krterlere lşkn dlsel değerlendrmelern syısllştırılmsını sğlyn teknklerdr. Bu teknkler kullnn Wng d. 000 esnek mlt sstemler çn r mkne teçhzt seçmnde krr erclere yrdımcı olck r ulnık krr model önermştr. Deedzc e Pp 999 üçgen ulnık syılrl değerlendrme ypmyı sğlyck r yöntem gelştrmştr. Ayg e Özdemr 006 ulnık AHS yrdımıyl mkne lerntflern ğırlıklndırmış e fyd/mlyet ornını kullnrk ulnık AHS skorlrı e mknelern tedrk mlyetlern dkkte ln r model önermştr. Ayrıc Ayg 007 üretm sstemnn htyç e eklentlern krşılyn en uygun mkne teçhzt seçmnde smülsyon e AHS yöntemlern ütünleştren r model sunmuştur. Bu çlışmlrdn şk Chu e Ln 003 root seçmnde e Yurdkul e İç 009 mkne teçhzt seçmnde ulnık TOPSIS yklşımını kullnmışlrdır. Ayrıc ltertürde mkne-teçhzt seçmnde ulnık hedef 70

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 progrmlm yklşımının ler optmzsyon teknkler le rlkte kullnıldığı çlışmlr d rstlnmktdır Mshr d. 006; Chn e Swrnkr 006. Ypıln çlışmlr ncelendğnde mkne-teçhzt seçm prolemnde kullnıllecek en uygun yöntemlern ulnık AHS e TOPSIS olduğu görülmüştür. Bu yöntemlern en öneml ntı sunduklrı stlk e terchlern seçm e sırlmsındk yeterllklerdr Yurdkul e İç 009 s.3. Ayrıc AHS yöntemnn dğer yöntemlere ornl r tkım ntrı rdır. İlk olrk AHS yöntemnde krr prolem çok syıd krter lt krter e lterntf çeren hyerrşk r modele dönüştürülelr. Krr erclern yrgılrını ynsıtn krter ğırlıklrı kl krşılştırmlr yrdımıyl ulunlr. Ayrıc u yrgılrın geçerllğ tutrlılık ornı yrdımıyl hesplnlr Sty 994 s.. İdel çözüme ykınlığ göre sırlm ypm yöntem olrk fde edlelen TOPSIS yöntem se AHS yöntem le ütünleştrlerek lterntflern sırlnmsınd kullnıllr. Bu nedenle çlışmnın temel mcı ütünleşmş r ulnık AHS e TOPSIS yöntemnn mkne-teçhzt seçm prolemlernde nsıl kullnılleceğn çıklmktır. Çlışmyl rlkte ltertüre uygulmd k öneml ktkı sğlnmsı umulmktdır. İlk olrk sstemtk olmyn mkne-teçhzt seçm sürec üretm e değer kyın neden ollecektr. Bu nedenle sektörde yer ln krr erclern lg e deneymlerne dylı r yöntemn gelştrlmes oldukç öneml görülmektedr. Ayrıc önerlen yöntem k şmlı AHS e TOPSIS BÇKKV modeldr. Öte yndn ugüne kdr ypıln çlışmlrın çok zınd k ey dh fzl yöntem rleştren ütünleşmş r model kullnılmıştır. Bu nedenle çlışm lgl ltertürde ütünleşmş r BÇKKV modelnn eksklğn gdermey mçlmktdır. Çlışm üç ölümden oluşmktdır. Çlışmd öncelkle ulnık kümeler teors e üçgen ulnık syılr çıklncktır. Sonr önerlen yöntem ulnık AHS e ulnık TOPSIS yöntemler tnıtılcktır. Çlışmnın uygulm kısmınd se mkne teçhzt seçm krterler ltertür trmsı e metl sny frmlrındk uzmnlrın görüşlernden yrrlnılrk elrlenecektr. Bu şmd gelştrlen nket yrdımıyl ulnık AHS kullnılrk krterlern önem düzeyler elrlenecek e dh sonr ulnık TOPSIS yklşımı kullnılrk metl sektöründe yer ln frmlr çn en uygun mkne seçm CNC tezghı gerçekleştrlecektr. Çlışmnın sonuç kısmınd se elde edlen ulgulr trtışılcktır.. Bulnık Kümeler Teors e Üçgen Bulnık Syılr Gerçek yşmd rçok krr prolem elrsz e kesn olmyn lgler çerdğnden u lglere dylı kuruln modeller prolemler tm e doğru olrk fde edemez. Bu nedenle krr sürecnn elrsz e kesn olmyn lglere dylı model kurullmesn sğlmsı gerekr Srem d. 009 s.744. Örneğn klsk AHS de nket değerlendrmes ypnlr 3 5 7 9 ölçeğn kullnrk kl krşılştırmlr yplrken 3 crınd 5 le 7 rsınd g fdelern kullnıllmes nck ulnık kümeler yrdımıyl mümkün olmktdır Çe e Khrmn 007 s.85. 7

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 Bulnık kümeler teors Lotf Zdeh trfındn 965 yılınd yzıln ulnık kümeler sml mkleye dynmktdır Zdeh 965. Teor nsnın düşünce e lgılrındk elrszlğ mtemtksel olrk modellemey mçlmktdır. Br ulnık küme her r elemnı 0 le rsınd değşen üyelk derecesne shp sürekl r fonksyon olrk F { F R} çmnde gösterlmektedr. Burd elemnı R: - < < rlığındk r syıyı e F se üyelk fonksyonunu temsl etmektedr Çe e Khrmn 007 s.8. Örneğn r üçgen ulnık syı ÜBS M = l m u çn üyelk fonksyonu 0 l l / m l l m M u / u m m u. 0 u çmnde gösterlr. Bu göstermde l m u prmetreler sırsıyl mümkün en küçük değer olmsı en mümkün değer e mümkün en üyük değer fde etmektedr Büyüközkn 004 s.45; Khrmn d. 004 s.74. Çlışmd krterlern önem düzeyler ğırlıklrı dlsel değşkenler kullnılrk tnımlnmıştır. Dlsel değşkenler syısl olrk fde edlemeyen krmşık durumlrın üstesnden gelmek mcıyl kullnılırlr. Şekl de görüldüğü g dlsel değşkenler ÜBS yrdımıyl fde edlr Önüt d. 008 s.445. Eşt Ort Güçlü Çok güçlü Tmmıyl güçlü 0.5 3 5 7 9 Şekl : Krterlern önem düzeyler çn kullnılck dlsel değşkenler Tlo dlsel değşkenlere krşılık gelen ÜBS üyelk fonksyonlrı e kl krşılştırm ölçeğn göstermektedr Önüt d. 008 s.445. 7

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 Tlo : ÜBS üyelk fonksyonlrı e kl krşılştırm ölçeğ Önem dereces Bulnık syı Üyelk fonksyonu Arlık İkl krşılştırm ölçeğ Tmmıyl eşt Eşt u M 3 /3 3 3 Ort 3 u M /3 3 3 5 u M 5 /5 3 3 5 Güçlü 5 u M 3 /5 3 3 5 3 5 7 u M 7 /7 5 5 7 Çok güçlü 7 u M 5 /7 5 5 7 5 7 9 9 /9 7 7 9 u M Tmmıyl güçlü 9 u M 7 /9 7 7 9 7 9 9 3. Arştırmnın Yöntem Çlışmd mkne-teçhzt seçmnde ütünleşmş r ulnık AHS e TOPSIS model önerlmektedr. Bu mçl metl snynde CNC tezgh lımın etk eden fktörler e lterntf tezghlr ltertür trmsı e uzmn görüşlernden yrrlnılrk elrlenecektr. Krterler elrlendkten sonr krr erclern dlsel değerlendrmeler ÜBS yrdımıyl syısllştırılrk kl krşılştırm mtrsler oluşturulcktır. Sonrk şm ulnık AHS yrdımıyl krter ğırlıklrının hesplnmsı e lterntflern krterlere göre değerlendrlmesdr. Bu şmd ulnık TOPSIS yklşımı kullnılrk lterntflern seçm e sırlm sonuçlrı elde edlecektr. 3.. Bulnık Anltk Hyerrş Sürec Bu çlışmd Chng n 996 mertee üyüklük nlz etent nlyss ess lıncğındn ulnık nltk hyerrş uygulmsınd ÜBS kullnılcktır. Mertee nlznn şmlrı şğıdk gdr Chng 996; Büyüközkn 004; Khrmn d. 004: X... n nesneler setn e U u u... u m mçlr setn göstermek üzere lınn her nesne e her mç g çn sırsıyl üyüklük nlz gerçekleştrlr. Bu nedenle her nesne çn m det mertee nlz değer elde edlr: m M g : M g M g... M g... n... m. Aşm.. nesne çn ulnık sentetk mertee değer şğıdk şeklde tnımlnır: m n m S M g M g 3 Burd S değern elde etmek çn 4 e 5 dek ulnık toplm şlemler uygulnır. 73

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 m M g m m m m u 4 l n m n n n M g l m u 5 Dh sonr 5 dek ektörün ters şğıdk şeklde elde edlr. n m M g u n n n m l 0 6 u m l Son olrk 3 dek S değer şğıdk şeklde elde edlr. S m n m M g M g m m m l m u 7 n n n u m l.aşm. M l m u M l m u durumunun ollrlk dereces şğıddır: V M M sup[mn y] 8 M M y y e y M M durumunu sğlyn r y söz konusu olduğund V M elde edlr. M e M koneks ulnık syılr M olduğundn eğer m m se V M M olur e; l u V M M hgt M M M d 9 m u m l şeklnde fde edlr. Burd d M e M rsındk en yüksek kesşm noktsı oln D nn ordntıdır. M e M nn krşılştırıllmes çn V M M e V M M değerlernn her ksne de gereksnm rdır. 3. Aşm. Koneks r ulnık syının k det koneks ulnık syıdn M... k dh üyük ollrlk dereces şğıdk çmde tnımlnır. V M M M... M k V[ M e M M e e M M ] M k mnv M M... k. 0 74

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 D S mnv S S olduğunu rsylım k = n; k çn ğırlık k T ektörü W D S D S... D S n olcktır. Burd S... n n elemndn oluşmktdır. 4. Aşm. Normlze edlmş ğırlık ektörler şğıdk çmde elde edlr. T W D S D S... D S n Burd W ulnık olmyn r syıdır. 3.. Bulnık TOPSIS İdel çözüme ykınlığ göre sırlm ypm yöntem Technque for order preference y smlrty to del soluton-topsis seçlen lterntfn poztf del çözümden en kıs mesfede e negtf del çözümden se en uzk mesfede olmsı lkesne dynmktdır Hwng e Yoon 98. Krr prolemlernde ulnık TOPSIS yklşımı kullnılrk krterlern e lterntflern önem düzeylernn kesn y d mutlk crsp syılr yerne ulnık syılrl fde edlmes sğlnır. Aşğıd ulnık TOPSIS yklşımının şmlrı yer lmktdır Chen d. 006 s.94-95; Yng e Hung 007 s.3-3:. Aşm. Değerlendrmede kullnılck krter e krr erclern KV elrlenmes A lterntf syısını Cn krter syısını w krterlern ğırlıklrını e K krr erc KV ler göstermek üzere X { n J} A nn C n e göre performns skoru olrk fde edlr. Bu durumd prolem mtrs formund şğıdk g gösterlr: C C Cn A n A X A n n. Aşm. Dlsel değerlendrmelernn ÜBS lr dönüştürülerek krter ğırlıklrının elde edlmes X mtrsnn ğırlık ektörü w [ w w wn ] çmnde fde edlr. Dolyısıyl mtrsn elemnlrı e ğırlıklrı sırsıyl c e w w w w3 w 4 çmnde gösterlr. 3. Aşm. Normlze edlmş krr mtrslernn oluşturulmsı 3 75

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 76 c e c c olmk üzere r nn hesplnmsı; c c c c r çmndedr. 4 Böylece r normlze edlmş krr mtrsnn elemnlrı [0] rlığınd yer lırlr. 4. Aşm. Ağırlıklı normlze edlmş krr mtrsnn oluşturulmsı V. 3 3 ] [ J n n V urd w r 5 5. Aşm. Poztf del A e negtf del A - çözümlern hesplnmsı M F A mn m } { 6 M F A m mn } { 7 Burd F fyd krtern e M mlyet krtern göstermektedr. 6. Aşm. Alterntflern A e A - den uzklıklrının hesplnmsı; c e c olmk üzere k ÜBS rsındk uzklık tepe noktsı metodu erte method kullnılrk şğıdk g hesplnır Chen d. 006 s.93: ] [ 3 c c d Bu durumd lterntflern A e A - den uzklıklrı; J d D n 8 J d D n 9 7. Aşm. Alterntflern del çözüme ykınlık ktsyılrının hesplnmsı

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 CC D D D 8. Aşm. Alterntflern ykınlık ktsyılrın CC göre sırlnmsıdır. 0 4. Uygulm 4.. CNC Seçmne Etk Eden Krter e Alterntflern Belrlenmes Bütünleşmş ulnık AHS e TOPSIS uygulmsındk lk şm modelde yer ln krter e lterntflern elrlenmesdr. Bu mçl metl snynde yer ln e flyetlernde CNC kullnn frmlrd çlışn üretm kım-onrım e klte kontrol uzmnlrının görüşlernden yrrlnılmıştır. Çlışmd görüşlerne şuruln 5 uzmn 5 le 0 yıl rsınd tecrüeye shp ort kdeme yönetclerden seçlmştr. Dh sonr CNC tezgh stın lm krrın etk eden fktörler ltertür trmsı e seçlen uzmnlrl kl görüşmeler netcesnde elrlenmştr. Bu kpsmd mlyet güenlk ermllk esneklk kullnım kolylığı e stış sonrsı sers Önüt d. 008; Arsln d. 004; Ayğ e Özdemr 006; Yurdkul 004; Ky d. 007 krterler e sektörde yoğunlukl kullnıln 4 lterntf CNC teknolos Mzk Hs Sek Mho elrlenmştr. Aşğıd krr krterler e çıklmlrı yer lmktdır. Mlyet ML: Frmlrın lterntf CNC tezghlrı rsınd seçm ypmlrını etkleyecek unsurlrın şınd tezghlrın stınlm mlyetler gelmektedr Ayğ e Özdemr 006; Önüt d. 008. Güenlk GV: Güenlk mkne teçhztın shp olduğu meknk rsklerden dh çok çlışıln ş ortmı çlışnlrın eğtm e koruyucu ekpmn kullnımını konulrını çerrnektedr Önüt d. 008 s.449. Güenlk sorunu oln r CNC ş kzlrın e üretm ksmlrın neden ollr Ky d. 007. Vermllk VR: CNC tezghl güenl üretm ypılmsı üretm süresnce dh fzl ürün şlenelmes kltede e tezgh performnsınd sürekllk sğlnmsı öneml ermllk fktörlerdr Önüt d. 008 s.449. Esneklk ES: CNC tezghın frklı prçlrı şleyelmes Çmren d. 006 tezgh kpstes e ürün değşklğ durumund gereken hzırlık zmnı öneml esneklk göstergelerdr Ayğ e Özdemr 009. Kullnım kolylığı KK: CNC kontrolünde kullnıln yzılımın koly nlşılır olmsı eğtm zmnını e çlışn htsını zltrk üretm etknlğn rtırcktır Ky d. 007 s.576. Ayrıc lgsyr destekl tsrım e üretmn uyumlu olmsını sğlycktır Önüt d. 008 s.449. Stış sonrsı sers SS: Şrketlern CNC ytırımlrındn stenlen kzncı sğlmlrı tezghlrını sorunsuzc kullnlecekler süreye ğlıdır. Bu nedenle stış sonrsı sers desteğ eğtm hzmetler e yedek prç temn CNC seçmnde önemldr Ky d. 007 s.576. 4.. Bulnık AHS e TOPSIS Yklşımının Aşmlrı. Aşm. Verlern Toplnmsı e İkl krşılştırm mtrslernn elde edlmes: CNC seçmne etk eden fktörler e lterntfler elrlendkten sonr 5 l lkert ölçeğ e kl krşılştırmlrı çeren r nket hzırlnmış e sektörde yer ln uzmnlrdn nket 77

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 ynıtlmlrı stenmştr. CNC tezgh seçm krterlern krşılştırmk çn hzırlnn nket formunun r ölümü Ek- de görülmektedr. Sonrk dım krr erclern dlsel değerlendrmelernn syısllştırılmsıdır. Krşılştırmlrd kullnıln ölçek Tlo de dh önce sunulmuştur. Tlo de uzmnlrın değerlendrmelernn ortlmlrı lınrk elde edlen ulnık kl krşılştırmlr mtrs yer lmktdır. Tlo : Bulnık üçgensel syılrl krterlern kl krşılştırm mtrs ML GV VR ES KK SS ML 5 7 9 3 5 7 3 5 3 5 3 5 7 GV /9 /7 /5 3 5 3 5 3 5 7 5 7 9 VR /7 /5 /3 /5 /3 3 /7 /5 /3 /3 ES /5 /3 /5 /3 /3 /5 /3 /5 /3 KK /5 /3 /7 /5 /3 3 5 7 3 5 3 5 7 SS /7 /5 /3 /9 /7 /5 3 3 5 /7 /5 /3. Aşm. Krterlern Bulnık sentetk mertee değerlernn elde edlmes: Tlo dek değerlere. dımd erlen 3-7 nolu eştlkler uygulnrk her r krter çn ulnık sentetk mertee değer hesplnır. S ML =4 4 34/05. /70.3 /4.8= 0.33 0.34 0.83 S GV =. 9.4 7. /05. /70.3 /4.8=0.06 0.7 0.65 S VR =.8 3.73 6.67 /05. /70.3 /4.8=0.07 0.053 0.59 S ES =.3 3.33 6 /05. /70.3 /4.8=0.0 0.047 0.44 S KK =8.34 4.53.33 /05. /70.3 /4.8=0.079 0.07 0.50 S SS =3.4 5.54 9.87 /05. /70.3 /4.8=0.03 0.079 0.36 3. Aşm. Krterlern mnmum ollrlk derecelernn hesplnmsı: Bu şmd öncelkle 8- nolu eştlkler uygulnrk krterlern ollrlk e mnmum ollrlk dereceler ulunur. VS ML S GV S VR S ES S KK S SS = VS GV S ML S VR S ES S KK S SS =0.88 VS VR S ML S GV S ES S KK S SS =0.083 VS ES S ML S GV S VR S KK S SS =0.034 VS KK S ML S GV S VR S ES S SS =0.737 VS SS S ML S GV S VR S ES S SS =0.8 4. Aşm. Krter ğırlıklrının elde edlmes: Son olrk nolu eştlk yrdımıyl ğırlık ektörü normlleştrlerek krter ğırlıklrı;w= 0.33 0.9 0.08 0.0 0.4 0.093 T hesplnır. 5. Aşm. Alterntflern performns skorlrının elrlenmes: Bulnık AHS yrdımıyl krter ğırlıklrının elrlenmesnden sonr ulnık TOPSIS kullnrk seçlecek lterntf elrlenmeldr. Bunun çn lk olrk ÜBS yrdımıyl lterntflern Mzk Hs Sek e Mho krterlere göre önem düzeylernn elrlenmes gerekr. Bu ynı zmnd lterntflern performns skorlrını göstermektedr. Alterntfler krterlere göre krşılştırmk çn hzırlnn nket örneğ Ek- de sunulmktdır. Değerlendrmede kullnıln dlsel ğırlıklr e unlr krşılık gelen ÜBS şu şeklde elrlenmştr: -çok zyıf 35-zyıf 357-ort 579-y 799-çok y. Tlo 3 de uzmnlrın değerlendrmelernn ortlmlrı lınrk elde edlen ÜBS yer lmktdır. 78

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 Tlo 3: Alterntflern krterlere göre dlsel değerlendrmeler Mzk Hs Sek Mho Mlyet 3 5 3 5 7 7 9 9 7 9 9 Güenlk 5 7 9 3 5 7 5 7 9 5 7 9 Vermllk 7 9 9 3 5 5 7 9 3 5 Esneklk 5 7 9 5 7 9 3 5 3 5 7 Kullnım kolylığı 5 7 9 3 5 3 5 7 5 7 9 Stış sonrsı sers 7 9 9 3 5 7 3 5 3 5 6. Aşm. Performns skorlrının normlze edlmes: Alterntflern performns skorlrının normlze edlelmes çn 4 nolu eştlk kullnılır. Tlo 3 de görüldüğü g ylnızc lk krter mlyet krter dğerler se fyd krterdr. Örneğn Sek lterntfnn mlyet krterne göre değerlendrmes ÜBS olrk 799 değerdr. Bu durumd normlleştrme şlem; 35/799=/73/95/9=0.430.3330.556 olcktır. Br dğer örnek fyd krter çn erlelr. Örneğn Hs lterntfnn kullnım kolylığı krterne göre değerlendrmes 35 değerdr. Normlleştrme şlem se; 35/579=/53/75/9=0.000.490.556 olcktır. Tlo 4 de normlze edlmş krr mtrsler sunulmktdır. Tlo 4: Normlze edlmş krr mtrs Mzk Hs Sek Mho ML.000.000.000 0.333 0.600 0.74 0.43 0.333 0.556 0.43 0.333 0.556 GV.000.000.000 0.600 0.74 0.778.000.000.000.000.000.000 VR.000.000.000 0.43 0.333 0.556 0.74 0.778.000 0.43 0.333 0.556 ES.000.000.000.000.000.000 0.00 0.49 0.556 0.600 0.74 0.778 KK.000.000.000 0.00 0.49 0.556 0.600 0.74 0.778.000.000.000 SS.000.000.000 0.49 0.556 0.778 0.43 0.333 0.556 0.43 0.333 0.556 7. Aşm. Alterntflern ğırlıklı normlze edlmş değerlernn hesplnmsı: Ağırlıklı normlze edlmş krr mtrs 5 numrlı eştlk yrdımıyl hesplnır. Bunun çn ulnık AHS den elde edlen krter ğırlıklrı 4. Aşm le normlze edlmş krr mtrsndek değerlern çrpılmsı gerekr. Tlo 5 de ğırlıklı normlze edlmş krr mtrsler görülmektedr. Tlo 5: Ağırlıklı normlze edlmş krr mtrs Mzk Hs Sek Mho ML 0.33 0.33 0.33 0.0 0.99 0.36 0.047 0.0 0.84 0.047 0.0 0.84 GV 0.9 0.9 0.9 0.75 0.09 0.7 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 VR 0.08 0.08 0.08 0.004 0.009 0.06 0.00 0.0 0.08 0.004 0.009 0.06 ES 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.00 0.005 0.006 0.007 0.008 0.009 KK 0.44 0.44 0.44 0.049 0.05 0.36 0.46 0.74 0.90 0.44 0.44 0.44 SS 0.093 0.093 0.093 0.040 0.05 0.07 0.03 0.03 0.05 0.03 0.03 0.05 8. Aşm. Alterntflern poztf del A e negtf del A - çözümden uzklıklrının e ykınlık ktsyılrının hesplnmsı: Bu şmd öncelkle poztf del A e negtf del A - çözümler hesplnır. Bu değerlern elde edlmesnde 6 e 7 numrlı eşlkler kullnılır. Çlışmd poztf del çözüm A olrk e 79

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 negtf del çözüm A - se 000 olrk lınmıştır Önüt d. 008 s.450. Sonr lterntflern poztf del A e negtf del A - den çözümden uzklıklrının e ykınlık ktsyılrının hesplnrk sırlnmsı gerçekleştrlr. Bu mçl 8-0 numrlı eştlkler kullnılır. Tlo 6 d lterntflern uzklıklrı ykınlık ktsyılrı e sırlm sonuçlrı görülmektedr. Ykınlık ktsyısı rttıkç sırlm yleşmektedr. Bun göre sırlm Mzk Mho Sek Hs çmnde olmlıdır. Mzk en yüksek ykınlık ktsyısı değer 0.67 le seçlmes en uygun CNC olrk elrlenmştr. Tlo6: Uzklıklr ykınlık ktsyılrı e lterntflern sırsı D D CC Mzk 5.00 0.999 0.67 Hs 5.446 0.575 0.095 4 Sek 5.367 0.654 0.09 3 Mho 5.303 0.77 0.9 SIRA 4.3. Duyrlılık Anlz Duyrlılık nlz sonuçlrın krter ğırlıklrınd oluşlecek değşklklere ne derece duyrlı olduğunu orty koymktdır. Tlo 7 de görüldüğü g 0 frklı durum çn duyrlılık nlz ypılmış e lterntflern ldığı ykınlık ktsyılrı hesplnmıştır. Bun göre lk eş durum dğer krter ğırlıklrı değşrken lk krtern ldığı mksmum ğırlıklr e sonrk eş durum lk krtern ldığı mnmum ğırlıklr göre nlz ypıllmesn sğlmktdır. Tlo 7: Krterlere erlen frklı ğırlıklr DURUM Mlyet Güenlk Vermllk Esneklk Kullnım Kolylığı Stış Sonrsı Sers 0.33 0.9 0.08 0.0 0.44 0.093 0.33 0.08 0.9 0.0 0.44 0.093 3 0.33 0.0 0.08 0.9 0.44 0.093 4 0.33 0.44 0.08 0.0 0.9 0.093 5 0.33 0.093 0.08 0.0 0.44 0.9 6 0.0 0.33 0.9 0.08 0.44 0.093 7 0.0 0.08 0.33 0.9 0.44 0.093 8 0.0 0.9 0.08 0.33 0.44 0.093 9 0.0 0.44 0.9 0.08 0.33 0.093 0 0.0 0.093 0.9 0.08 0.44 0.33 Tlo 8 0 frklı durum çn lterntflern ldığı ykınlık ktsyılrını göstermektedr. 80

CC Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 Tlo 8: Frklı krter ğırlıklrı çn lterntflern ykınlık ktsyılrı CC DURUM Mzk Hs Sek Mho 0.67 0.095 0.09 0.9 0.67 0.08 0.0 0.09 3 0.67 0.09 0.08 0.05 4 0.67 0.093 0.06 0.9 5 0.67 0.09 0.088 0.099 6 0.67 0.089 0.33 0.4 7 0.66 0.00 0.06 0.07 8 0.66 0.8 0. 0.36 9 0.67 0.085 0.9 0.4 0 0.67 0.085 0.08 0.099 Şekl de görüldüğü g duyrlılık nlz sonuçlrı e uzmn görüşlerne dylı ütünleşmş ulnık AHS e TOPSIS sonuçlrı üyük ölçüde enzerlk tşımktdır. Tlo 8 de tüm durumlrd Mzk lterntf lk sırd yer lmıştır. 000 050 000 0050 0000 3 4 5 6 7 8 9 0 Durum A A A3 A4 Şekl : Duyrlılık nlz 5. Sonuç Sstemtk olmyn mkne-teçhzt seçm sürec üretm e değer kyın neden ollecektr. Ltertüre göre CNC seçm mtemtksel sezgsel y d ÇKKV teknkler yrdımıyl ypılmktdır. Çlışmd CNC seçm e değerlendrlmesnde k şmlı ütünleşmş ulnık AHS e TOPSIS yöntem önerlmektedr. Seçm sürec üç şmdn oluşmktdır. İlk olrk metl snyndek frmlrd çlışn uzmn görüşlernden e ltertür trmsındn yrrlnılrk CNC tezgh seçmne etk eden 6 temel krter e 4 lterntf CNC teknolos elrlenmştr. İknc şmd gelştrlen nket yrdımıyl u krterler ulnık AHS yöntem kullnılrk ğırlıklndırılmış e son olrk ulnık TOPSIS yklşımı yrdımıyl en y CNC lterntf seçlmştr. Ayrıc duyrlılık nlz de seçlen lterntfn en y CNC teknolos olduğunu destekler ntelktedr. Önerlen yöntem çok syıd lterntf krter e krr ercy dkkte ldığındn dğer yöntemlere kıysl dh gerçekç sonuçlr sunlen r BÇKKV teknğdr. Önerlen yöntemn en öneml ktkısı se Bulnık küme teors le rlkte kullnılmsıdır. Bulnık 8

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 küme teors syısl olrk fde edlemeyen nsn düşünce e yrgılrının d dkkte lınmsını sğldığındn kuruln modele esneklk ktmktdır. Anck önerlen yöntem ulnık olmyn yöntemlerle ypıln hesplmlr ornl dh fzl ç e şlem gerektrr. Ayrıc yöntemn etkn çmde uygulnlmes çn krr ercler krterler e krter ğırlıklrının oektf çmde elrlenmes gerekr. Bun rğmen ütünleşmş ulnık AHS e TOPSIS ulnık r ortmd ntel e ncel çok syıd krtern r rd değerlendrlmesn gerektren prolemler çn oldukç uygun r yöntemdr. Ayrıc ltertürde mkne-teçhzt seçmnde k ey dh fzl mtemtksel yöntem rleştren çok z syıd çlışm ulunmktdır. Bu nedenle ütünleşmş ulnık AHS e TOPSIS yöntem elrsz e kesn olmyn durumlrd etkn r krr erme rcı olrk kullnıllr. Yöntemn r dğer fydsı se oldukç st esnek e kullnımı koly r yklşım olmsıdır. Son olrk önerlen yöntem frmlr özgü r tkım değşklklerle tüm frmlrın üretm teknolos seçm krrlrınd uygulnlecektr. Kynklr Arsln M.Ç. Çty B. e Budk E. 004 A decson support system for mchne tool selecton Journl of Mnufcturng Technology Mngement 5: 0-09. Ayg Z. 007. A hyrd pproch to mchne tool selecton through AHP nd smulton. Interntonl Journl of Producton Reserch 459: 09-050. Ayg Z. e Ozdemr R.G. 006 A fuzzy AHP pproch to elutng mchne tool lterntes Journl of Intellgent Mnufcturng 7: 79-90. Büyüközkn G. 004 Mult-crter decson mkng for e-mrketplce selecton Internet Reserch 4: 39-54. Chn F.T.S. e Swrnkr R. 006 Ant colony optmzton pproch to fuzzy gol progrmmng model for mchne tool selecton nd operton llocton prolem n n FMS Rootcs nd Computer- Integrted Mnufcturng : 353-36. Chng D.Y. 996 Applctons of the etent nlyss method on fuzzy AHP Europen Journl of Opertonl Reserch 95 3: 649-655. Chen C-T. Ln C-T. e Hung S-F.006 A Fuzzy Approch For Suppler Eluton And Selecton In Supply Chn Mngement Interntonl Journl of Producton Economcs 0:89-30. Chu T.C. e Ln Y.C. 003 A fuzzy TOPSIS method for root selecton Interntonl Journl of Adened Mnufcturng Technologes :84-90. Çe F. e Khrmn C. 007 Tek e Çok ölçütlü ABC nlzler çn Bulnık model önerler Sıtkı Gözlü ye Armğn Ed. Demet Byrktr Ferhn Çe e Bersm Bolt Çğlyn Bsıme İstnul s. 79-96. Çmren E. Çty B. e Budk E. 007 Deelopment of mchne tool selecton system usng AHP Interntonl Journl of Adenced Mnufcturng Technology 35: 363-376. Deedzc G.B. e Pp E. 999 Multcrter-multstges lngustc eluton nd rnkng of mchne tools Fuzzy Sets nd Systems 0: 45-46. Georgkellos D.A. 005 Technology selecton from lterntes: A scorng model for screenng cnddtes n equpment purchsng Interntonl Journl of Innoton nd Technology Mngement -8. 8

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 Goplkrshnn B. Yosh T. e Dppl S. M. 004 Decson support system for mchnng center selecton Journl of Mnufcturng Technology Mngement 5 44-54. Hwng C.L. e Yoon K. 98 Multple Attrute Decson Mkng Methods nd Applctons Sprnger-Verlg New York NY. Khrmn C. Ceec U. e Run D. 004 Mult-ttrute comprson ofcterng serce compnes usng fuzzy AHP: The cse of Turkey Interntonl Journl of Producton Economcs 87:7-84. Ky İ. Kılınç M.S. e Çekcn E. 007 Mkne-Teçhzt Seçm Prolemnde Bulnık Krr Verme Sürec Mühends e Mkn 49576: 8-4. Lyek A.M. e Lrs J.R. 000 Algorthm sed decson support system for the concerted selecton of equpment n mchnng/ssemly cells Interntonl Journl of Producton Reserch 38: 33 339. Ln Z.C. e Yng C.B. 996 Eluton of mchne selecton y the AHP method Journl of Mterls Processng Technology 57: 53-58. Mshr S.P. Twr M.K.. e Lshkr R. S. 006 A Fuzzy gol-progrmmng model of mchne tool selecton nd operton llocton prolem n FMS: A quck conergng smulted nnelng-sed pproch Interntonl Journl of Producton Reserch 44: 43-76. Oeltenruns H. Kolrk W.J. e Schndt-Krschner R. 995 Strtegc plnnng n mnufcturng systems - AHP pplcton to n equpment replcement decson Interntonl Journl of Producton Economcs 38:89-97. Önüt S. Kr S.S. e Efendgl T. 008 A hyrd fuzzy MCDM pproch to mchne tool selecton Journl of Intellgent Mnufcturng 9:443-453. Sty T.L. 994 How to Mke Decson: The Anlytc Herrchy Process INTERFACES 46: 9-43. Srem M. Mous S.F. e Snye A. 009 TQM consultnt selecton n SMEs wth TOPSIS under fuzzy enronment Epert Systems wth Applctons 36 74-749. Sun S. 00 Assessng computer numercl control mchnes usng dt enelopment nlyss Interntonl Journl of Producton Reserch 409: 0-039. Wng T.Y. Shw C.F. e Chen Y.L. 000 Mchne selecton n flele mnufcturng cell: fuzzy multple ttrute decson mkng pproch Interntonl Journl of Producton Reserch 389: 079-097. Yng T. e Hung C.-C. 007 Multple-ttrute decson mkng methods for plnt lyout desgn prolem Rootcs nd Computer- Integrted Mnufcturng 3: 6-37. Yurdkul M. 004 AHP s strtegc decson-mkng tool to ustfy mchne tool selecton Journl of Mterls Processng Technology 46:365-376. Yurdkul M. e İç Y.T. 009 Anlyss of the eneft generted y usng Fuzzy numers n TOPSIS model deeloped for mchne tool selecton prolems Journl of Mterls Processng Technology 09: 30 37. Zdeh L. A. 965. Fuzzy sets. Informton nd Control 8: 338-353. 83

Ç.Ü. Sosyl Blmler Ensttüsü Dergs Clt Syı 0 Syf 69-84 Ek-. CNC tezgh seçm krterlern krşılştırmk çn hzırlnn nket örneğ Krter I Mlyet Krşılştırıln Krter II T.G Ç.G G. O. E. T.E. 7 9 9 5 7 9 3 5 7 3 5 3 Durum I II I. II. I. II. I. II. I. II. I. II. I. II. Güenlk Vermllk Esneklk Kullnım K. S. Sers I.Durum: Krter I Krter II den dh öneml; II. Durum: Krter II Krter I den dh öneml T.G:tmmıyl güçlü; Ç.G: çok güçlü; G:güçlü; O:ort; E:eşt; T.E:tmmıyl eşt Ek-. Alterntfler krterlere göre krşılştırmk çn hzırlnn nket örneğ Krter Alterntf Çok y İy Ort Zyıf Çok zyıf 7 9 9 5 7 9 3 5 7 3 5 Mlyet Mzk Hs Sek Mho 84