Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 1 22 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI * Alye Ayça SUPÇİLLER a Ozan ÇAPRAZ b Özet Tedarkç seçm kararı br şrketn başarılı olablmes çn çok önemldr. Doğru tedarkçlern seçlmes, şrketn satın alma malyetlern azaltacak, müşter memnunyetn arttıracak ve rekabet yeteneğn gelştrecektr. Bu çalışmada tedarkç seçm problem ele alınmıştır. Çok krterl karar verme yöntemlernden AHP ve TOPSIS yöntemler brlkte br şletmeye en uygun tedarkçnn seçlmes amacıyla uygulanmıştır. Çalışmada, lteratür ncelendğnde yaygın olarak kullanıldığı tespt edlen kalte, malyet, teslmat ve hzmet krterler ana krterler olarak belrlenmştr ve bunların alt krterler tanımlanmıştır. AHP yöntem ana krterler ve alt krterlern önem derecesnn belrlenmes çn, TOPSIS yöntem se tedarkçlern sıralanması çn kullanılmıştır. AHP yöntemnde krter ağırlıkları ve tutarsızlık oranları Super Decsons 2.0.8 programı le elde edlmştr. TOPSIS yöntemnn adımları çn Mcrosoft Excel 2007 hesaplamalarından yararlanılmıştır. Çalışma sonunda en öneml krter kalte olarak belrlenmş ve şletmenn mevcut tedarkçler arasında A2 tedarkçs en yüksek puana sahp tedarkç olarak seçlmştr. Anahtar Kelmeler: AHP, TOPSIS, Tedarkç Seçm Jel Sınıflaması: C01, C02, C44, C61, L73, M11 Abstract The decson of the suppler selecton s very mportant for a company to be successful. Selectng the rght supplers wll decrease company s purchasng cost, ncrease customer satsfacton and mprove the competton capacty. Ths paper s dealt wth suppler selecton problem. AHP and TOPSIS, multple crtera decson makng methods, are appled together to select the most sutable suppler for a busness frm. Qualty, cost, delvery and servce crtera that are mostly used n lterature are defned as man crtera n the paper, and also ther sub-crtera are defned. AHP method s used to determne the mportance degree of man crtera and subcrtera, TOPSIS method s developed to rank the supplers. In AHP method, the weghts of crteron and nconsstency rate are obtaned by Super Decson 2.0.8 program. Mcrosoft Excel 2007 s used n TOPSIS method. Fnally, the most mportant crteron s determned as qualty and among the present supplers of the busness frm, A2 suppler s selected as the one whch has the hghest score. Keywords: AHP, TOPSIS, Suppler Selecton Jel Classfcaton: C01, C02, C44, C61, L73, M11 * Yazarlar bu çalışmaya katkısı olan uzmana teşekkür etmektedr. a Öğr.Gör.Dr., Pamukkale Ünverstes, Mühendslk Fakültes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, Denzl, Tel: 0 258 296 31 36, E-mal: asupcller@pau.edu.tr (İletşm Yazarı) b Yüksek Lsans Öğrencs, Pamukkale Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, Endüstr Mühendslğ A.B.D.
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. 1. GİRİŞ Tedarkç seçm problem, en bast fade le üretm çn gerekl hammaddelern, yarı mamul ve dğer malzemelern kmden ve ne kadar alınacağının belrlenmes olarak tanımlanablr (Güner, 2005: 5). Doğru tedarkçlerle çalışmak br şletmede satın alma malyetlern azaltacak, müşter memnunyetn arttıracak ve rekabet yeteneğn gelştrecektr. Brçok şletmede satın alma ve tedark edlen hammadde ve yarı mamul malyet toplam malyet %70 ne kadar çıkmaktadır (Ghodsypour ve O Bren, 1998: 199). Dolayısıyla günümüz yüksek rekabet ortamında etkl br tedarkç seçm kararı, br organzasyonun başarılı olmasında çok önemldr (Lu ve Ha, 2005: 308). Tedarkç seçmnn amacı, br şletmenn htyacını karşılamak çn ve kabul edleblr malyetle en yüksek potansyele sahp tedarkçnn belrlenmesdr. Seçm şlem, brbryle çelşen hem ncel hem de ntel krterler dzs kullanarak tedarkçlern genş br karşılaştırılmasından oluşur. Potansyel tedarkçlern ncelenmesnde kullanılan krterler frmaların htyaçlarına göre farklılık göstereblr (Kahraman, Cebec ve Ulukan, 2003: 382). Tedarkç seçmnde karar vercler tarafından düşünülen en popüler krterler; kalte, teslmat, fyat/malyet, üretm yeteneğ, servs, yönetm, teknoloj, araştırma ve gelştrme, fnans, esneklk, tbar, lşk, rsk, güvenlk ve çevredr (Ho, Xu ve Dey, 2010: 21). Tedarkç seçm kararları farklı krterlern değerlendrlmesn çerdğ çn bu süreç çok krterl br karar problemdr (Ho, Xu ve Dey, 2010: 16). Seçm krterler ve yöntemnn belrlenmes tedarkç seçmnn en öneml yanıdır (Kokangül ve Susuz, 2009: 1417). Şekl 1 de verldğ gb tedarkç seçm sürec yed adımdan oluşmaktadır (Mendoza, 2007: 7): Şekl 1 Tedarkç Seçm Sürec (Mendoza, 2007: 7) 2
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 Bu çalışmada, Türkye de faalyet gösteren br oluklu mukavva kutu üretcs çn tedarkç seçm problem ele alınmıştır. Çalışmanın sonunda şletme çn en uygun tedarkçnn seçlmes amaçlanmaktadır. Bu amaçla tedarkç seçm problemnn çözülmes çn AHP ve TOPSIS çok krterl karar verme yöntemler brlkte kullanılmıştır. Seçm krterlernn ağırlıklarının belrlenmes çn AHP yöntem, tedarkçlern sıralanması çn TOPSIS yöntem kullanılmıştır. AHP yöntem le krter ağırlıklarının belrlenmes sırasında Super Decsons 2.0.8. programı kullanılmıştır. Bu program yardımı le krter ağırlıkları ve tutarsızlıkları elde edleblmektedr. TOPSIS yöntemnn adımları çn mevcut program bulunmaması nedenyle Mcrosoft Excel 2007 hesaplamalarından yararlanılmıştır. Lteratürde AHP ve TOPSIS yöntemlernn brlkte kullanıldığı çalışmalara rastlamak mümkündür. Tsaur, Chang ve Yen (2002) havaalanlarında hzmet kaltesn değerlendrlmes çn; Madumjar, Sarkar ve Madumjar (2005) pamuk lfnn kalte değerlernn belrlenmes çn; Yurdakul ve İç (2005) üretm şrketler çn br performans ölçüm model gelştrlmes çn; Shyjth, Ilangkumaran ve Kumanan (2008) tekstl endüstrsnde en y bakım teknolojsnn seçlmes çn; Ln, Wang, Chen ve Chang (2008) müşter odaklı ürün tasarım sürecnde; Ustasüleyman (2009) bankacılık sektöründe hzmet kaltesnn değerlendrlmes çn bu k yöntem brlkte kullanmışlardır. Wang, Cheng ve Cheng (2009), tedarkç seçm problemnde bulanık AHP ve bulanık TOPSIS yöntemlern brlkte kullanmıştır. Burada bulanık AHP uzmanların dlsel ağırlıklandırmasıyla bulanık ağırlıkları hesaplamak çn, bulanık TOPSIS se bulanık ağırlıkları ve bulanık dlsel puanları brleştrmek ve alternatfler sıralamak çn kullanılmıştır. Fazlollahtabar, Mahdav, Ashoor, Kavan ve Amr (2011), tedarkç seçmnde AHP, TOPSIS ve çok amaçlı lneer olmayan programlamayı kullanmışlardır. Araştırmacılar bu çalışmada, AHP le tedarkç seçm krterlernn ağırlıkları elde edlrken, TOPSIS metodu le tedarkçler sıralanmıştır. Seçlen tedarkçlerden optmum sparş mktarının belrlenmes çn çok amaçlı lneer olmayan programlama kullanılmıştır. Bu çalışma amacı doğrultusunda beş bölümden oluşmaktadır. Brnc bölümde, konu hakkında genel blgler verlmştr. İknc bölümde, lteratür taraması yapılmış ve tedarkç seçm ve değerlendrlmes konusunda lteratürde kullanılan krterler le çözüm yöntemler 3
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. analz edlmştr. Üçüncü bölümde çok krterl karar verme yöntemlernden AHP ve TOPSIS yöntemlernn metodolojs anlatılmıştır. Dördüncü bölümde, AHP-TOPSIS yöntem en uygun tedarkçnn seçlmes amacıyla br şletmeye uygulanmıştır. Son bölümde, sonuçlar ve bulgular yorumlanmıştır. 2.LİTERATÜR TARAMASI 2.1.Tedarkç Seçm Krterler Dckson (1966), yaptığı çalışmada 273 satın alma sorumlusu ve müdürü le görüşmüş ve uyguladığı anketlerle tedarkç değerlendrmede öneml br yere sahp olan 23 adet krter belrlemştr. Kalte, teslmat, performans geçmş, garant ve sgorta poltkası le üretm araçgereçler kapastes sırasıyla en fazla önem sahp olan krterler olarak belrlenmştr. Weber vd. (1991), 1966 le 1990 yılları arasında lteratürde yapılmış tedarkç seçm le lgl 74 adet makale ncelemştr. Net Fyat ın 61 makale le lteratürde en fazla tartışılan krter olduğu saptanmıştır. Net fyatı, 44 makale le Teslmat, 40 makale le Kalte krter takp etmektedr (Akdenz ve Turgutlu, 2007: 3). Lteratür taraması sonucunda en uygun tedarkçnn değerlendrlmes ve seçlmes çn karar vercler tarafından düşünülen krterler Şekl 2 de verlmştr. En popüler krterler sırasıyla kalte, fyat, teslmat, servs, esneklk, teknoloj, teknk, uzaklık vb. olarak belrlenmştr (Bakınız Şekl 2). Her araştırmacı kend çalışmasında farklı krterler kullanmıştır. Hata! Başvuru kaynağı bulunamadı. de araştırmacılar tarafından k ve daha az kullanılan krterler verlmştr (Tüm araştırmacılar tarafından 2 ve daha az kullanılan krterler tabloda yer almamaktadır.). 4
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 Şekl 2 Tedarkç Seçm ve Değerlendrlmesnde Kullanılan Krter Sıklıkları 2.2.Tedarkç Seçmnde Kullanılan Çok Krterl Karar Verme Yaklaşımları Tedarkç seçm problemnde yaygın olarak AHP, ANP, Ver Zarflama Yöntem, Bulanık Küme Teors, Matematksel Programlama, SMART, ELECTRE, TOPSIS, PROMETHEE ve bu yöntemlern entegrasyonu gb çok krterl karar verme yaklaşımları kullanılmaktadır (Bakınız Tablo 1). Genel tedarkç seçm ve değerlendrmes le lgl tam br resm elde etmek çn, Ho vd. (2010) tarafından hazırlanan güncel lteratür araştırması nceleneblr. 3.YÖNTEM 3.1.Analtk Hyerarş Proses (AHP) Analtk Hyerarş Proses 1970 l yılların ortasında Penslvanya Ünverstesnden Thomas L. Saaty tarafından gelştrlen ölçme ve karar verme çn kullanılan br matematksel teordr (Saaty ve Nemra, 2006: 1). AHP lteratürde yaygın olarak çalışılmıştır ve son 20 yılda çok krterl karar verme le lgl neredeyse tüm uygulamalarda kullanılmıştır (Ho, 2008: 211). Bunun neden olarak, karar verclerden tarafından kolay anlaşılablr olması söyleneblr. 5
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. No Yazar(lar) Yıl Yöntem(ler) Ana Krterler Kal. Fy. Ser. Tes. Esn. Tek. T.P. Tekn. Uza. Fn. R. İlş. Yen. Pro. Tes. Uygulama Alanı 1 Nydck ve Hll 1992 AHP 1 1 1 1 2 Ghodsypour ve O'Bren 1998 AHP+LP 1 1 1 TZÜ Üretcs 3 Boer vd. 1998 ELECTRE I 1 1 1 4 Yahya ve Kngsman 1999 AHP 1 1 1 1 1 Grşmc Gelştrme Programı 5 Dağdevren ve Eren 2001 AHP+0-1 GP 1 1 1 1 6 Tam ve Tummala 2001 AHP 1 1 Telekomünkasyon Endüstrs 7 Chan ve Chan 2004 AHP 1 1 1 1 1 1 İler Teknoloj Endüstrs 8 Wang vd. 2004 AHP+PGP 1 1 1 1 Varsayımsal Otomobl Üretcs 9 Dağdevren vd. 2005 ANP 1 1 1 1 10 Yang ve Chen 2006 AHP+Gr İlşksel Analz 1 1 1 1 1 1 1 Dzüstü Blgsayar Üretcs 11 Seydel 2006 VZA, SMART 1 1 1 1 1 FBK Endüstrs 12 Akman ve Alkan 2006 Bulanık AHP 1 1 1 1 1 1 1 Otomatv Yan Sanay 13 Paksoy ve Güleş 2006 AHP 1 1 1 1 1 Tekstl Üretcs 14 Chen vd. 2006 Bulanık TOPSIS 1 1 1 Yüksek Teknoloj Üretcs 15 Chan ve Kumar 2007 Bulanık AHP 1 1 1 1 1 Üretm İşletmes 16 Xa ve Wu 2007 AHP+MOMIP 1 1 1 Varsayımsal Örnek 17 Seçme ve Özdemr 2008 Bulanık AHP 1 1 1 1 1 Moblya Üretcs 18 Chan vd. 2008 Bulanık AHP 1 1 1 1 Üretm İşletmes 19 Chou ve Cheng 2008 Bulanık SMART 1 1 1 1 Blg Teknolojler Endüstrs 20 Dağdevren ve Eraslan 2008 PROMETHEE 1 1 1 1 1 1 Elektronk Sektörü 21 Ecer ve Küçük 2008 AHP 1 1 1 1 Mağazalar Zncr 22 Mendoza vd. 2008 AHP+PGP 1 1 1 1 1 Üretm İşletmes 23 Krytopoulos vd. 2008 ANP 1 1 1 1 1 İlaç Endüstrs 24 Wang vd. 2009 Bulanık Hyerarşk TOPSIS 1 1 1 Batarya Üretcs 25 Boran, Genç vd. 2009 Sezgsel Bulanık TOPSIS 1 1 1 1 Otomatv Sanay 26 Ln 2009 Bulanık ANP+MOLP 1 1 1 1 27 Ku vd. 2010 Bulanık (AHP+GP) 1 1 1 1 Elektronk Sektörü 28 Ln vd. 2010 ANP+TOPSIS+LP 1 1 1 1 Elektronk Sektörü 29 Bagher ve Tarokh 2010 AHP+Bulanık TOPSIS 1 1 1 Otomatv Sanay 30 Özdemr 2010 AHP 1 1 1 1 1 1 1 1 Otomatv Sanay 31 Chamodrakas vd. 2010 Bulanık (AHP+Prog.) 1 1 1 Elektronk Pazaryer 32 Şevkl 2010 ELECTRE, Bulanık ELECTRE 1 1 1 1 Otomatv Yan Sanay 33 Sanaye vd. 2010 Bulanık VIKOR 1 1 1 1 Otomatv Yan Sanay 34 Fazlollahtabar vd. 2011 AHP+TOPSIS+MONLP 1 1 1 1 1 Elektronk Market Kal.-Kalte,Fy.-Fyat,Tes.-Teslmat,Ser.-Servs,Esn.-Esneklk,Tek.-Teknoloj,T.P.-Tedark Performansı,Tekn.-Teknk,Uza.-Uzaklık,Fn.-Fnans,R.-Rsk,İlş.-İlşk,Yen.-Yenlk,Pro.-Profl, Tes.-Tess LP-Lneer Programlama, GP-Hedef Programlama, PGP, Öncelkl Hedef Programlama, MOMIP-Çok Amaçlı Karışık Tam Sayılı Programlama, MOLP-Çok Amaçlı Lneer Programlama, MONLP-Çok Amaçlı Lner Olmayan Programlama, Prog.-Programlama Tablo 1 Lteratür Taraması AHP yöntemnn uygulama adımları şu şekldedr: 1.Adım: Hyerarşk Yapının Oluşturulması: Karar amacı le tepeden başlayarak karar hyerarşs oluşturulur. Orta sevyede krterler ve en düşük sevyede se alternatfler bulunur (Saaty, 2008: 85). Şekl 3 de AHP yöntemnn hyerarşk yapısı verlmştr. 6
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 Şekl 3 AHP Hyerarşk Yapısı 2.Adım: İkl Karşılaştırma Matrsler (A) ve Üstünlüklern Belrlenmes: Amaç, krterler ve alt krterler belrlendkten sonra krterlern ve alt krterlern kend aralarında önem derecelernn belrlenmes çn 1 numaralı fadede gösterlen (nxn) kl karşılaştırma matrs oluşturulur (Saaty, 1990: 12). Karar verc krter matrs veya alternatf matrs çn krterler veya alternatfler kl olarak karşılaştırır. 1 a21 a 31... an1 1 a 1 a 21 32... a n2 A 1 1 a31 a 1... a 32 n3 1 1 1 an1 an2 a... 1 n3 nxn (1) 1 numaralı eştlkte yer alan her br ölçütün, amaca katkısı açısından görecel önemler ve her br hedefn de ölçütler yönünden üstünlükler, uygulayıcıların yargılarına göre, kl karşılaştırma yolu le belrlenr. Burada üstünlüklern belrlenmes çn Saaty tarafından gelştrlen ve Tablo 2 de verlen önem ölçeğ kullanılmalıdır (Saaty, 1990: 15). 7
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. Tablo 2 AHP Önem Ölçeğ (Saaty, 1990: 15) Sayısal Değer Tanım 1 Öğeler eşt önemde veya aralarında kayıtsız kalınıyor. 3 1. öğe 2. ye göre braz daha öneml veya braz daha terch edlyor. 5 1. öğe 2. ye göre fazla öneml veya fazla terch edlyor. 7 1. öğe 2. ye göre çok fazla öneml veya çok fazla terch edlyor. 9 1. öğe 2. ye göre aşırı derecede öneml veya aşırı derecede terch edlyor. 2,4,6,8 Ara değerler 3.Adım: Özvektörün (Görel Önem Vektörünün) Belrlenmes: İkl karşılaştırma matrslernn oluşturulmasından sonrak adım, lgl matrstek her br öğenn dğer öğelere göre önemn gösteren özvektörün hesaplanmasıdır (Spahoğlu, 2008: 5). Matrsn nx1 boyutunda özvektörü şu şeklde belrlenmektedr: =1,2,3,,n ve j=1,2,3,,n olmak üzere; b j a j j1 w n 1 a j n n b j (2) Krterlern yüzde önem dağılımlarını belrlemek çn W = [w ] nx1 şeklndek sütün vektörlernn hesaplanması gerekmektedr. W sütün vektörü, 2 numaralı eştlkte belrtlen b j değerlernn meydana getrdğ matrsn satır elemanlarının artmetk ortalamasından elde edlr. 4.Adım: Özvektörün Tutarlılığının Hesaplanması: Her kl karşılaştırma matrs çn tutarlılık oranı (CR) hesaplanır ve bu oran çn üst lmtn 0,10 olması stenr. Oranın 0,10 un üstünde olması, karar vercnn yargılarında tutarsızlık olduğunu fade eder. Bu durumda, yargıların yleştrlmes gerekmektedr. CR değerne ulaşmak çn öncelkle A matrsnn en büyük özvektörünü ( max ) hesaplamak gerekmektedr (eştlk 4). 8
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 =1,2,3,,n ve j=1,2,3,,n olmak üzere, a j w nx1 d nx1 D (3) λ max nxn n d w 1 n Tutarlılık oranının hesaplanmasında htyaç duyulan br başka değer se rassallık endeks (RI) dr. Sabt sayılardan meydana gelen ve n değerne göre belrlenen RI değerlernn yer aldığı verler Tablo 3 de verlmştr. Bu blgler doğrultusunda CR değernn hesaplanması 5 numaralı eştlkte verlmştr. λ n CR (n -1) RI (4) (5) Tablo 3 Rassallık Endeks Verler (Güner, 2005: 42) n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 5.Adım: Hyerarşk Yapının Genel Sonucunun Elde Edlmes: Öncek dört aşama, hyerarşk yapının tamamı çn hesaplanır. Bu aşamada hyerarşk yapıdak n tane ölçütün her brnn meydana getrdğ mx1 boyutundak üstünlük sütün vektörler br araya getrlerek mxn boyutundak DW karar matrs oluşturulur. Elde edlen matrsn ölçütler arası W üstünlük vektörü le çarpımı sonucunda R sonuç vektörüne ulaşılır (eştlk 7). =1,2,3,,m ve j=1,2,3,,n olmak üzere, w j mxn DW (6) R DW W (7) 3.2.TOPSIS Hwang ve Yoon (1981) tarafından çok krterl karar verme teknğ olarak gelştrlmştr (Shyjth vd., 2008: 376). Hwang ve Yoon, TOPSIS yöntemn çözüm alternatfnn poztf-deal çözüme en kısa mesafe ve negatf-deal çözüme en uzak mesafe düşüncesne göre oluşturmuşlardır (Monjez vd., 2010: 2). TOPSIS metodunda aşağındak adımlar zlenr: 9
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. 1.Adım: Amaçların belrlenmes ve değerlendrme krterlernn tanımlanması 2.Adım: Karar Matrsnn (D) oluşturulması: Karar matrsnde, alternatfler (a 1... a n ) alt alta sıralanır ve karşılarında her br krtern alternatflere göre gösterdkler özellkler (y 1k... y nk ) lstelenr (Yurdakul ve İç, 2003: 11 12). Karar matrsnn oluşturulması 8 numaralı eştlkte verlmştr. y11 y 12... y1k y21 y 22... y 2k D............ yn1 y n2... ynk 3.Adım: Normalleştrlmş Karar Matrsnn (R) Oluşturulması: Karar matrsndek krterlere at puan veya özellklern kareler toplamının karekökü alınarak matrs normalze edlr (Yurdakul ve İç, 2003: 11 12). Normalleştrme şlem çn 9 numaralı eştlk kullanılır ve normalzasyon şlem sonunda 10 numaralı eştlkte gösterlen R matrs elde edlr. (8) yj r 1, 2,..., n j 1, 2,..., k j n 1 y 2 j r11 r 12... r1k r21 r 22... r 2k R............ rn1 r n2... rnk (9) (10) 4.Adım: Ağırlıklı Normalleştrlmş Karar Matrsnn (V) Oluşturulması: w j : her br j.krtern ağırlığı olmak üzere, amaca göre normalze edlmş karar matrsnn elemanlarının krterlere verlen önemler doğrultusunda görel ağırlık değerler bulunur (Monjez vd., 2010: 3). w11 w 12... w1k w21 w 22... w 2k W............ w n1 w n2... w nk (11) Daha sonra 10 numaralı eştlkte verlen R matrsnn her br sütunundak elemanlar 11 numaralı eştlkte verlen lgl w j değer le çarpılarak 12 numaralı eştlkte gösterlen V matrs oluşturulur (Monjez vd., 2010: 3). 10
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 v11 v 12... v1k v21 v 22... v 2k V............ vn1 v n2... vnk (12) 5.Adım: İdeal ( * A ) ve Negatf İdeal ( A ) Çözümlern Oluşturulması: Poztf deal çözüm ağırlıklı normalleştrlmş karar matrsnn en y performans değerlernden oluşurken negatf deal çözüm en kötü değerlernden oluşur (Shyjth vd., 2008: 381). İdeal çözümler 13 ve 14 numaralı eştlkler kullanarak hesaplanablmektedr. * A (max vj j I),(mn vj j J (13) A (mn v j I),(max v j J (14) j j Her k formülde de I fayda (maksmzasyon), J se malyet (mnmzasyon) değern göstermektedr (Monjez vd., 2010: 3). 13 numaralı eştlkten elde edlen değerler A * = {v * 1, v * 2,, v * k } bçmnde ve 14 numaralı eştlkten elde edlen değerler A - = {v - 1, v - 2,, v - k } şeklnde gösterleblr. 6.Adım: Ayırım Ölçülernn Hesaplanması: Alternatfler arasındak ayırım (mesafe) ölçülür. Her alternatfn poztf- deal çözümden olan mesafes 15 numaralı eştlktek gb hesaplanır (Monjez vd., 2010: 3): S * n j1 * 2 ( v v ) (15) j j Aynı şeklde negatf- deal çözümden olan mesafelerde 16 numaralı eştlktek gb hesaplanır (Monjez vd., 2010: 3): S n j1 2 ( v v ) (16) j j 11
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. 7.Adım: İdeal Çözüme Görel Yakınlığın Hesaplanması: 17 numaralı eştlkten yararlanarak deal çözüme görel yakınlık ( C ) hesaplanır (Monjez vd., 2010: 3): * C * S S S * 0 C * 1 (17) Maksmum 8.Adım: Alternatfler deal çözüme görel yakınlık ( C ) değerlerne göre sıralanırlar. * C değer seçlr (Monjez vd., 2010: 3). * 3.3.Amaçlanan AHP-TOPSIS Yöntem AHP ve TOPSIS yöntemlernn brleştrlmesnden oluşan bu entegre yaklaşım üç aşamadan oluşmaktadır: (1) Seçm krterlernn belrlenmes, (2) Seçm krterlernn yapılandırılması, (3) Alternatflern sıralanması. Şekl 4 Amaçlanan AHP-TOPSIS Yöntem Aşamaları 4. UYGULAMA Çalışmanın bu bölümünde Türkye de faalyet gösteren ve oluklu mukavva kutu üreten br frmanın tedarkç seçm problemne çözüm bulunması amaçlanmaktadır. Frma üretmnde grd olarak kağıt, mürekkep, nşasta, boraks, kağıt kmyasalları, tutkal vb. hammaddeler ve klşe, kalıp gb ara mallar kullanmaktadır. Frmanın üretmde kullandığı hammaddelern yaklaşık %70 n kağıt oluşturmaktadır. Dolayısıyla frma çn öneml br malyet unsuru olan ve üretmde büyük mktarda grd olarak kullanılan kağıt tedarkçlernn seçlmes çn br dz şlem yapılmıştır. 12
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 Tedarkçnn seçmnde belrlenen lgl krterlern ağırlıklarının elde edlmes çn AHP yöntem uygulanmıştır. AHP yöntemnn uygulanması çn Super Decsons 2.0.8 programı kullanılmıştır. Elde edlen bu krter ağırlıkları kullanılarak TOPSIS yöntem le tedarkçler sıralanmış ve en y tedarkç belrlenmştr. Uygulama adımları sırasıyla aşağıda verlmştr: 4.1.Seçm Krterlernn Belrlenmes İşletmenn tedarkç seçm problemnde kullanılacak krterlern belrlenmes çn; Bölüm 2.1. de verlen tedarkç seçm krterler le lgl lteratür taraması sonunda tedarkç seçm ve değerlendrlmesnde kullanılan en popüler krterler belrlenmştr (Şekl 2). Bu krterler çersnde şletmenn satın alma yönetcs le yapılan görüşme sonucunda tedarkç seçmnde kullanılacak krterler: kalte, fyat, teslmat ve hzmet olarak belrlenmştr. Bu ana krterlern alt krterler tanımlanmıştır. Krterlern belrlenmes sonunda oluşturulan hyerarşk yapı Şekl 5 de verlmştr. Şekl 5 Tedarkç Seçmnde Kullanılan Krter ve Alt Krterler Belrlenen krterlern tanımları şu şekldedr: 13
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. Kalte: Üretlen ürünün kaltes üretcnn sorumluluğu olduğu kadar üretcye mamul üretmnde kullanılmak üzere parça, yarı mamul ve malzeme sağlayan tedarkçnn de sorumluluğudur (Akman ve Alkan, 2006: 27). Tedarkçden gelen ürünlern kaltel olmasının yanı sıra tedarkçye ger ade edlen ürünlern oranı da önemldr. Kalte krternn alt krterler şu şekldedr: Ürün Kaltes ve Hatasız Ürün Mktarı. Teslmat: Teslmat ana krter, tedarkçden satın alınan ürünlern güvenlr br şeklde teslm edlmesn ve sağladığı ürünler hızlı br şeklde teslm etmesn kapsamaktadır (Akman ve Alkan, 2006: 27). Tedarkçnn önceden belrlenmş br teslmat çzelgesne uyması, teslm alınacak ürünün yolda karşılaşacağı sorunlara karşı muhafazalı br şeklde paketlenmes ve üretc-tedarkç arasında yapılan anlaşmayla belrlenen malın sevkyat şekl teslmat krter çersnde değerlendrlmektedr. Teslmat krternn alt krterler şu şekldedr: Zamanında Teslmat, Malın Sevkyat Şekl ve Paketleme Kablyet. Fyat: Üretc frmalar karlılıklarını arttırmak çn ürünlernde kullandıkları malzemeler mümkün olduğunca mnmum fyata yan frmalar ürünlern üretm le lgl malyetler mnmze edecek düşük malyetl tedark kaynağı bulmak sterler (Akman ve Alkan, 2006: 28). Bu kapsamda fyat krter; tedarkçnn dğer tedarkçlere göre daha uygun fyat vermesn, alınan ürün mktarına göre dğer tedarkçlere göre daha yüksek oranda fyat ndrm uygulamasını ve sağladığı ödeme vades türünü kapsamaktadır. Fyat krter alt krterler: Ürün Fyat Uygunluğu, Satın Alma Fyat İskontosu ve Tedarkç Ödeme Vades. Hzmet: Tedarkçnn sunduğu hzmet de tedarkç seçmnde öneml br krterdr (Akman ve Alkan, 2006: 27). Hzmet krter; tedarkç frmanın şkâyetler le yakından lglenmesn, üretc-tedarkç arasındak letşmn kolaylığını ve ürünler satın alan üretclern şkayetlerne karşı tedarkçlern sağladıkları poltkaları kapsamaktadır. Hzmet krter alt krterler: Şkayet Poltkaları, Sorunlara Yaklaşım ve İletşm Kolaylığı. 4.2.Seçm Krterlernn Ağırlıklarının Elde Edlmes Seçm krterlern ağırlıklarının elde edlmes çn AHP yöntem uygulanmıştır. AHP yöntemnn uygulanması çn Super Decsons 2.0.8 programı kullanılmıştır. Super Decsons 2.0.8. programında amaç, krterler ve alt krter tanımlanmış ve Şekl 6 da verlen en y tedarkçy seçme amaçlı hyerarşk yapı oluşturulmuştur. 14
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 Hyerarşk yapının oluşturulmasıyla br sonrak adım kl karşılaştırma matrslernn oluşturulmasıdır. Burada kl karşılaştırma matrsler oluşturulurken frmanın faalyet gösterdğ sektörde uzman kşnn (satın alma yönetcs) her br krter dğeryle kıyaslamasıyla vermş olduğu cevapların matrse şlenmes gerçekleştrlr. Satın alma yönetcsnden alınan bu yargılar Super Decsons 2.0.8 programında grlmş ve krterlern önem dereceler elde edlmştr. Krter önem dereceler elde edlrken uzman yargılarının tutarsızlık oranları kontrol edlmştr. Eğer uzman kşnn tutarsızlık oranları 0,1 den büyük çıksaydı yargıların gözden geçrlmes gerekldr. Şekl 6 Hyerarşnn Super Decsons 2.0.8 Programında Yapılandırılması Şekl 6 da verlen Super Decsons 2.0.8. programında tedarkç seçm problem hyerarşsnn sentezlenmes sonucunda elde edlen krter ağırlıkları Tablo 4 de verlmştr. Tablo 4 Seçm Krterlernn Ağırlıkları Ana Krter Alt Krter Krter Önem Dereces Teslmat 0.159973 Fyat 0.262640 Zamanında Teslmat (ZT) 0,103715 Malın Sevkyat Şekl (MSŞ) 0,036738 Paketleme Kablyet (PK) 0,019520 Ürün Fyat Uygunluğu (ÜFU) 0,141724 Satın Alma Fyat Iskontosu (SAFİ) 0,042922 15
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. Kalte 0.510951 Hzmet 0.066436 Tedarkç Ödeme Vades (TÖV) 0,077994 Ürün Kaltes (ÜK) 0,340634 Hatasız Ürün Mktarı (HÜM) 0,170317 Şkâyet Poltkaları (ŞP) 0,006470 Sorunlara Yaklaşım (SY) 0,022128 İletşm Kolaylığı (İK) 0,037838 4.3.Tedarkçlern Sıralanması Elde edlen seçm krter ağırlıkları kullanılarak TOPSIS yöntem le tedarkçler sıralanmış ve en y tedarkç belrlenmştr. Seçlmek üzere, kâğıt üreten A1, A2, A3 ve A4 olmak üzere 4 tedarkç ele alınmıştır. Bu aşamada uzman kş belrlenen krterler çn tedarkçlere 1 le 10 puan arasında puanlar vermştr. Bu puanlar ve elde edlen krter ağırlıkları kullanılarak tedarkçler sıralanmıştır. Uzman kşnn tedarkç performanslarını değerlendrdğ verler kullanılarak Tablo 5 de bulunan karar matrs elde edlmştr. Karar matrsnn en alt satırında her br krtern önemn gösteren ağırlık değerler bulunmaktadır. Tablo 5 Karar Matrs ZT MSŞ PK ÜFU SAFİ TÖV A1 10 8 6 2 3 4 A2 8 10 7 4 5 6 A3 5 3 8 6 7 9 A4 3 5 10 8 10 7 Ağırlık 0,103715 0,036738 0,019520 0,141724 0,042922 0,077994 ÜK HÜM ŞP SY İK A1 10 8 7 10 10 A2 9 8 6 8 10 A3 7 6 3 4 8 A4 5 4 2 6 8 Ağırlık 0,340634 0,170317 0,006470 0,022128 0,037838 Topss yöntem adımlarının uygulanmasından sonra en y tedarkçy seçme amacı le değerlendrmeye alınan tedarkçler çersnden A2 tedarkçsnn en yüksek puana sahp olduğu, A4 tedarkçsnn se en düşük puana sahp olduğu görülmektedr (Şekl 7). İdeal ve Negatf İdeal Çözümler: 0.02211; 0.00783; 0.00742; 0.02588; 0.009519; 0.023125; 0.050779; A 0.001307; 0.006022; 0.016714 16
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 * 0.07371; 0.02611; 0.01237; 0.1035; 0.052032; 0.213313; 0.101557; A 0.004575; 0.015056; 0.020893 Ayırım Ölçüler: * S = (0,08606; 0,062659; 0,085465; 0,130325) S =(0,129986; 0,111609; 0,079771; 0,08295) İdeal Çözüme Görel Yakınlıklar: C * 0,601658; 0,640444; 0, 48277; 0,388933 Şekl 7 Tedarkç Puan Sıralamaları 5. SONUÇ VE ÖNERİLER Bu çalışmada oluklu mukavva kutu üretcs br frma çn öneml br malyet unsuru olan ve üretmde büyük mktarda grd olarak kullanılan kağıt tedarkçlernn seçlmes çn br dz şlem yapılmıştır. İlk olarak lteratürde yer alan blgler ncelenerek araştırmacılar tarafından kullanılan en popüler krterler belrlenmş ve satın alma yönetcs le brlkte şletmenn tedarkç seçm problem çn uygun krterler belrlenmştr. Krterlern ağırlıkları AHP yöntem le hesaplanmıştır (Kalte: 0,51; Fyat: 0,26; Teslmat: 0,16; Hzmet: 0,07). Bu hesaplanan krter ağırlıkları kullanılarak TOPSIS yöntem le tedarkçler sıralanmıştır. İşletmenn mevcut tedarkçler arasından A2 tedarkçs en yüksek puana sahp tedarkç olarak belrlenmştr. 17
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. Çalışmada, lteratürde sıkça kullanılan ve karar vercler tarafından kolayca anlaşılablen AHP yöntem le deal çözümden en yakın uzaklığa dayanan TOPSIS yöntem brlkte kullanılmıştır. Kullanılan krterler şletmelern özellklerne göre farklılık göstereblr. Her frma tedarkçsn seçerken kend özellğne uygun krterler belrleyerek bu bütünleşmş yöntem uygulayablr. AHP le bütünleşmş PROMETHEE veya ELECTRE gb dğer çok krterl karar verme yöntemler ve şletmeler çn en y tedarkçnn seçlmesnde kullanılablr ve elde edlen sonuçlar karşılaştırılablr. Ayrıca tedarkç seçm problemlernde brbrn etkleyen krterler olması durumunda, krterler ve seçenekler arasındak etkleşm dkkate alan Analtk Serm Sürec kullanılarak krter ağırlıkları elde edleblr. Karar verme süreçlerndek belrszlkler nedenyle bulanık teor, karar verme sürecne dahl edleblr. KAYNAKÇA Akdenz, H.A., Turgutlu, T., (2007), Türkye de perakende sektöründe analtk hyerarşk süreç yaklaşımıyla tedarkç performans değerlendrlmes, Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, 9(1), s.1-17 Akman, G., Alkan, A., (2006/1), Tedark zncr yönetmnde bulanık AHP yöntem kullanılarak tedarkçlern performansının ölçülmes: otomotv yan sanaynde br uygulama, İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs, 5(9), s.23-46 Bagher, F., Tarokh, M.J., (2010), A fuzzy approach for mult-ojectve suppler selecton, Internatonal Journal of Industral Engneerng & Producton Research, 21(1), p.1-9 Boer, de L., Wegen, van der L., Telgen,J., (1998), Outrankng methods n support of suppler selecton, European Journal of Purchasng & Supply Management, 4, p.109-118 Boran, F.E., Genç, S., Kurt, M., Akay, D., (2009), A mult-crtera ntutonstc fuzzy group decson makng for suppler selecton wth TOPSIS method, Expert Systems wth Applcatons, 36, p.11363-11368 Chamodrakas, I., Bats, D., Martakos, D., (2010), Suppler selecton n electronc marketplaces usng satsfcng and fuzzy AHP, Expert Systems wth Applcatons, 37, p.490-498 18
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 Chan, F.T.S., Chan, H.K., (2004), Development of the selecton model-a case study n the advandec technology ndustry, Proceedngs of the Insttuton of Mechancal Engneers Part B-Journal of Engneerng Manufacture, 218(12), p.1807-1824 Chan, F.T.S., Kumar, N., (2007), Global suppler development consderng rsk factors usng fuzzy extended AHP-based approach, Omega, 35, p.417-431 Chan, F.T.S., Kumar, N., Twar, M.K., Lau, H.C.W., Choy, K.L., (2008), Global suppler selecton: a fuzzy-ahp approach, Internatonal Journal of Producton Research, 46(14), p.3825-3857 Chen, C.-T., Ln, C.-T., Huang, S.-F., (2006), A fuzzy approach for suppler evaluaton and selecton n supply chan management, Internatonal Journal of Producton Economcs, 102, p.289-301 Chou, S.-Y., Chang, Y.-H., (2008), A decson support system for suppler selecton based on a strategy-algned fuzzy SMART approach, Expert Systems wth Applcatons, 34, p.2241-2253 Dağdevren, M., Eren, T., (2001), Tedarkç frma seçmnde analtk hyerarş proses ve 0-1 hedef programlama yöntemlernn kullanılması, Gaz Ünverstes Mühendslk Fakültes Dergs, 16(2), s.41-52 Dağdevren, M., Eraslan, E., Kurt, M., Dzdar, E.N., (2005), Tedarkç seçm problemnde analtk ağ sürec le alternatf br yaklaşım, Teknoloj, 8(2), s.115-122 Dağdevren, M., Eraslan, E., (2008), PROMETHEE sıralama yöntem le tedarkç seçm, Gaz Ünverstes Mühendslk Fakültes Dergs, 23(1), s.69-75 Fazlollahtabar, H., Mahdav, I., Ashoor, M.T., Kavan, S., Mahdav-Amr, N., (2011), A mult-objectve decson-makng process of suppler selecton and order allocaton for mult-perod schedulng n an electronc market, The Internatonal Journal of Advanced Manufacturng Technology, 52, p.1039-1052 Ghodsypur, S.H., O Bren, C., (1998), A decson support system for suppler selecton usng an ntegrated analytc herarchy process and lnear programmng, Internatonal Journal of Producton Economcs, 56-57, p.199-212 Güner, H., (2005), Bulanık AHP ve br şletme çn tedarkç seçm problemne uygulanması, Pamukkale Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Ana Blm Dalı, Yüksek Lsans Tez, 133 s. 19
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. Ho, W., (2008), Integrated analytc herarchy process and ts applcatons-a lterature revew, European Journal of Operatonal Research, 186, p.211-228 Ho, W., Xu, X., Dey, P.K., (2010), Mult-crtera decson makng approaches for suppler evaluaton and selecton: a lterature revew, European journal of Operatonal Research, 202(1), p.16-24 Kahraman, C., Cebec, U., Ulukan, Z., (2003), Mult-crtera suppler selecton usng fuzzy AHP, Logstcs Informaton Management, 16(6), p.382-394 Krytopoulos, K., Leopoulos, V., Voulgardou, D., (2008), Suppler selecton n pharmaceutcal ndustry an analytc network process approach, Benchmarkng: An Internatonal Journal, 15(4), p.494-516 Kokangül, A., Susuz, Z., (2009), Integrated analytcal herarchy process and mathematcal programmng to suppler selecton problem wth quantty dscount, Appled Mathematcal Modellng, 33(3), p.1417-1429 Ku, C.-Y., Chang, C.-T., Ho, H.-P., (2010), Global suppler selecton usng fuzzy analytc herarchy process and fuzzy goal programmng, Qual Quant, 44, p.623-640 Ln, R.-H., (2009), An ntegrated FANP-MOLP for suppler evaluaton and order allocaton, Appled Mathematcal Modellng, 33, p.2730-2736 Ln, C.-T., Chen, C.-B., Tng, Y.-C., (2010), An ERP model for suppler selecton n electroncs ndustry, Expert Systems wth Applcatons, 38(3), p.1760-1765 Lu, F.-H.F., Ha., H.L., (2005), The votng analytc herarchy process method for selectng suppler, Internatonal Journal of Producton Economcs, 97(3), p.308-317 Ln, M.-C., Wang, C.-C., Chen, M.-S., Alec Chang, C., (2008), Usng AHP and TOPSIS approaches n customer-drven product desgn process, Computers n Industry, 59, p.17-31 Madumjar, A., Sarkar, B., Madumjar, P.K., (2005), Determnaton of qualty value of cotton fbre usng hybrd AHP-TOPSIS method of mult-crtera decson-makng, 96(5), p.303-309 Mendoza, A., (2007), Effectve methodologes for suppler selecton and order quantty allocaton, The Pennsylvana State Unversty The Graduate School, Doctor of Phlosopy, 174 p. Mendoza, A., Santago, E., Ravndran, A.R., (2008), A three-phase multcrtera method to the suppler selecton problem, Internatonal Journal of Industral Engneerng, 15(2), p.195-210 20
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 Monjez, M., Dehghan, H., Sngh, T.N., Sayad, A.R., Gholnejad, A., (2010), Applcaton of TOPSISmethod for selectng the most approprate blast desgn, Araban Journal of Geoscences Nydck, R.L., Hll, R.P., (1992), Usng the analytc herarchy process to structure the suppler selecton procedure, Internatonal Journal of Purchasng and Materals Management, 28(2), p.31-36 Özdemr, A., (2010), Ürün grupları temelnde tedarkç seçm problemnn ele alınması ve analtk hyerarş sürec le çözülmes, Afyon Kocatepe Ünverstes İ.İ.B.F. Dergs, 2(1), s.55-84 Paksoy, T., Güleş, H.K., (2006/4), Analytc herarchy process for suppler selecton problem n supply chan management: case study of a textle manufacturer frm, Journal of Engneerng and Natural Scences, p.100-109 Saaty, T.L., (1990), How to make a decson: the analytc herarchy process, European Journal of Operatonal Research, 48, p.9-26 Saaty, T.L., (2008), Decson makng wth the analytc herarchy process, Internatonal Journal of Servces Scences, 1(1), p.83-98 Saaty, T.L., Nemra, M.P., (2006), A framework for makng a better decson, Research Revew, 13(1) Sanaye, A., Mousav, S.F., Yazdankhah, A., (2010), Group decson makng process for suppler selecton wth VIKOR under fuzzy envronment, Expert Systems wth Applcatons, 37, p.24-30 Seçme, N., Özdemr, A.İ., (2008), Bulanık analtk hyerarş yöntem le çok krterl stratejk tedarkç seçm: Türkye örneğ, Atatürk Ünverstes İİBF Dergs, 22(2), s.175-191 Seydel, J., (2006), Data envelopment analyss for decson support, Industral Management & Data Systems, 106(1), p.81-95 Shyjth, K., Ilangkumaran, M., Kumanan, S., (2008), Mult-crtera decson-makng approach to evaluate optmum mantenance strategy n textle ndustry, Journal of Qualty n Mantenance Engneerng, 14(4), p.375-386 Spahoğlu, A., (2008), Analtk hyerarş sürec (AHP) ders notları, Osman Gaz Ünverstes Endüstr Mühendslğ Bölümü Şevkl, M., (2010), An applcaton of the fuzzy ELECTRE method for suppler selecton, Internatonal Journal of Producton Research, 48(12), p.3393-3405 21
AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uyg. Tam, M.C.Y., Tummala, V.M.R., (2001), An applcaton of the AHP n vendor selecton of a telecommuncatons system, Omega, 29(2), p.171-182 Tsaur, S.-H., Chang, T.-Y., Yen, C.-H., (2002), The Evaluaton of Arlne Servce Qualty by Fuzzy MCDM, Toursm Management, 23, p.107-115 Ustasüleyman, T., (2009) Bankacılık sektöründe hzmet kaltesnn değerlendrlmes: Ahs-Topss Yöntem, Bankacılar Dergs, 69, s.33-43 Wang, J.-W., Cheng, C.-H., Kun-Cheng, H., (2009), Fuzzy herarchcal TOPSIS for suppler selecton, Appled Soft Computng, 9, p.377-386 Wang, G., Huang, S.H., Dsmukes, J.P., (2004), Product-drven supply chan selecton usng ntegrated mult-crtera decson-makng methodology, Internatonal journal of Producton Economcs, 91(1), p.1-15 Xa, W., Wu, Z., (2007), Suppler selecton wth multple crtera n volume dscount envronments, Omega, 35, p.494-504 Yahya, S., Kngsman, B., (1999), Vendor ratng for an entrepreneur development programme: a case study usng the analytc herarchy process method, Journal of the Operatonal Research Socety, 50, p.916-930 Yang, C.-C., Chen, B.-S., (2006), Suppler selecton usng combned analytcal herarchy process and grey relatonal analyss, Journal of Manufacturng Technology Management, 17(7), p.926-941 Yurdakul, M., İç, Y.T., (2003), Türk otomotv frmalarının performans ölçümü ve analzne yönelk TOPSIS yöntem kullanan br örnek çalışma, Gaz Ünverstes Mühendslk ve Mmarlık Fakültes Dergs, 18(1), p.1-13 Yurdakul, M., İç, Y.T., (2005), Development of a performance measurement model for manufacturng companes usng the AHP and TOPSIS approaches, Internatonal Journal of Producton Research, 43(21), p.4609-4641 22