ERLEND RME VE ELEKTRON K SEKTÖRÜNDE B R UYGULAMA

TEDAR KÇ DE ERLEND RME VE ELEKTRON K SEKTÖRÜNDE B R UYGULAMA Kemal Güven GÜLEN stanul Ticaret Üniversitesi Tevfik Rü tü AKBA stanul Ticaret Üniversitesi ÖZET letmelerde, sat n alma fonksiyonu ürünlerin maliyet ve kalite optimizasyonunda önemli ir rol oynamaktad r. letmeler sat n alma yaparlarken, tedarikçilerini ir tak m kriterlere göre gösterdikleri performanslar n ölçerek de erlendirir ve iyi tedarikçilerini elirlerler. Tedarikçi de erlendirme, irden fazla kriteri ünyesinde ar nd ran çok kriterli ir karar verme prolemidir. Bu prolemin çözümü için çe itli yöntemler geli tirilmi tir. Bu yöntemlerden irisi de Analitik Hiyerar i Prosesidir. AHP kullan l rken karma k ir prolemin çözümünde, amaç, kriterler ve alternatiflerden olu an hiyerar ik ir yap kullan lmaktad r. Bu çal mada elektronik sektöründe faaliyet gösteren ir firman n 4 tedarikçisi elirlenen 8 kritere göre de erlendirilmi tir. Bu de erlendirme için öncelikle tedarikçi de erlendirme talimat, tedarikçi tetkik formu ve giri kalite formu tasarlanm t r. Bu araçlar kullan larak tedarikçiler elirli ir sat n alma döneminde de erlendirilmi, elde edilen veriler analitik hiyerar i prosesinde kullan larak en iyi tedarikçi seçimi yap lm t r. Anahtar Kelimeler: AHP, Tedarik, Tedarikçi Seçimi ve De erlendirme SUPPLIER EVALUATION AND AN APPLICATION FOR ELECTRONIC SECTOR ABSTRACT The purchasing function plays an important role on optimization of costs and quality of products for companies. Companies evaluate their suppliers and determine good suppliers depending on the performance they show on some defined criteria. There are some methods to e used in solution of this prolem. One of these methods is Analytical Hierarchy Process. In application of AHP to solve a complex prolem, an hierarchical structure is used that consist of ojective, criteria and alternatives. In this study, 4 suppliers of a company in electronic sector were evaluated ased on 8 defined criteria. Previously, Supplier Evaluation Instruction, Supplier Audit Form and Input Quality Control Form were designed for this evaluation. Using these tools, suppliers were evaluated for a defined purchasing period of time and the est supplier selection was made using otained data in AHP. Keywords: AHP, Supply, Supplier Selection and Evaluation 549

K. G. Gülen, T. R. Aka 1. G R Bir i letmenin amac, üretti i ir ürün veya hizmeti tüketicisine zaman nda ula t r p u faaliyetlerden gelir sa lamakt r. Bu alanda artan rakipler ve rekaet ko ullar alt nda, rekaet üstünlü ünün sa lanailmesi için, i letmelerin ihtiyaç duyduklar mal ve hizmetleri yüksek verimlilikle, yüksek kalitede ve dü ük maliyetle tedarik etmeleri gerekmektedir. Her alanda oldu u gii üretim ve tedarik süreci alan nda da geçmi ten ugüne önemli yol al nd ir gerçektir. Fakat her geçen gün özellikle tedarikle ilgili teknolojilerde geli meler olmakta ve i letmeler unlar takip etmek için üyük kaynaklar seferer etmektedirler. Burada yap lmas gereken, mü terilerin ne istedi i sorusunun ceva na göre di er ili kilerin (tedarikçilerle, çal anlarla, toplumla) düzenlenmesidir. Do ru tedarikçi seçimi ve seçilen tedarikçinin de erlendirilmesi prolemi i letme yöneticileri ve akademisyenler taraf ndan üyük ilgi görmekte ve u amaçla çe itli yöntemler geli tirilmektedir. Geli tirilen yöntemler, do ru tedarikçinin seçimi ve seçilen firma ile ilgili ili kilerin yönetimi üzerinde yo unla maktad r. Firmalar n do ru tedarikçi ile çal malar, maliyetlerin yönetileilmesi için en önemli kaynaklardan irisidir. Maliyet yöneteilme prolemini, ütünsel ir ak aç s ile tedarikçi seçiminden a latan firmalar n rakiplerine göre fark yaratt klar gözlemlenmektedir. Bu çal mada; X Elektronik A..de d ar dan tedarik edilen ask devreler için ir tedarikçi de erlendirmesi AHP yönteminden faydalan larak gerçekle tirilmi tir. Çal mada öncelikle tedarik planlamas na ili kin ilgiler verilerek tedarik kararlar ndan ahsedilmi tir. Ard ndan tedarikçi seçimi ve de erlendirmenin öneminden ahsedilerek, tedarikçi seçiminde kullan lan yöntemlere yer verilmi tir. Çal man n takip eden ölümünde ise uygulama k sm nda yaralan lan AHP ayr nt l ekilde aç klanm t r. Buraya kadar yap lan aç klamalar daha spesifik hale getirmek için X elektronik A de AHP yöntemi ile tedarikçi seçimine a ama a ama yer verilmi tir. 2. TEDAR KÇ KARARLARI letmelerin karl halde i lerini yürüteilmeleri ve rekaet avantaj ve pazarl k gücü aç s ndan avantaj elde edeilmeleri için her zaman ihtiyaç duyduklar ndan fazla potansiyel tedarikçiye sahip olmal d r. letmenin ihtiyaç duydu u ir mal ya da malzemeyi a ka nereden temin edeilirim sorusu i letmeleri yeni tedarikçiler ara t rmaya sevk eder. Bir tedarikçi fiyat n çok artt rd nda ya da a ka konularda sizi tatmin etmemeye a lad nda, örne in geç teslimat, sipari lerin k smen kar lanmas ya da s kça kontrol edildikten sonra reddedilip iade edilen mallar n gönderilmesi gii durumlarda i letmeler a ka ir yere gideilme imkân na sahip olmal d rlar. Bunu aksi, geciken sevkiyatlar, mü teri kay, kayedilen para ve zaman olacakt r. Tedarikçi alternatiflerinin varl mevcut tedarikçilerin fiyat yükselterek maliyetleriniz üzerine ask yapmalar n da engelleyecektir. Alternatif tedarikçilerin ulunmas ndan sonra unlardan hangileri ile çal laca ir dizi ara t rma ve analiz içeren ir karar sürecidir. Bu konu tedarikçi de erlendirme metotlar ile ele al nmaktad r. 3. TEDAR KÇ DE ERLEND RMES Tedarikçi de erlendirme, tedarik zincirinin etkili ir ekilde yönetimi için irçok olgunun ir arada göz önünde ulundurulmas n gerektiren kritik ir karar verme sürecidir. Geleneksel tedarikçi de erlendirme yöntemleri karar verme sürecinde sadece finansal ölçütleri kullan rken, sonraki y llarda geli tirilen yöntemler, tedarikçi de erlendirme ve seçim i lemi için fiyat ölçütünün tek a na yeterli olmad n, unun yan s ra a ka ölçütlerin de göz önüne al nmas gerekti ini ortaya koymu lard r (Türer ve Di erleri, 2008). Analitik Hiyerar i Prosesi çok kriterli ir tedarikçi de erlendirme proleminde kullan lailecek metotlardan irisidir. 3.1. Analitik Hiyerar i Prosesi AHP irden çok kriterin ve seçene in oldu u durumda, hem ojektif hem de sujektif yakla m n eraer kullan ld ve de erlendirmelerin tutarl l n n test edildi i ir karar verme metodudur. AHPde, karar vericinin amac do rultusunda kriterlerin ve ona ait olan alt kriterlerin elirlenip, hiyerar ik yap s n n olu turulmas ilk ad md r. AHPde, öncelikle amaç elirlenir ve u amaç do rultusunda 550

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 seçimi etkileyen kriterler ortaya konur. Daha sonra kriterler göz önüne al narak potansiyel alternatifler elirlenir. Sonuçta karar için hiyerar ik ir yap olu turulmu olur (Palaz ve Kovanc, 2008). AHP, ireysel ve grup kararlar nda uygulanailmektedir. AHPnin di er yöntemlerden fark ; karma k, çok ki ili, çok kriterli ve çok periyotlu prolemleri hiyerar ik olarak yap land railmesidir. 3.1.1. AHP Ad mlar Genel olarak AHP ile ir karar verme prolemi çözümlenirken 4 a ama söz konusudur: ( ener, 2010) Model Olu turulur: Karar prolemi; hedef, kriter, alt- kriter, alternatiflerin yer ald hiyerarsik yap ya dönü türülür. kili Kar la t rmalar Yap l r: Her asamaktaki elemanlar aras nda ikili kars la malar yap l r. Her matris için n(n-1)/2 tane ikili kar la t rma yap l r. n matristeki eleman say s n göstermektedir. Önem Derecesi Talo1. Saaty nin Geli tirdi i kili Kar la t rma Ölçe i (Gemici, 2009) Tan m Aç klama 1 E it önemli ki faaliyet amaca e it düzeyde katk da ulunurlar 3 Birinin di erine göre çok az önemli olmas 5 Kuvvetli derecede önemli 7 Çok kuvvetli düzeyde önemli 9 A r derecede önemli 2,4,6,8 Ortalama de erler Tecrüe ve yarg faaliyeti di erine çok az derecede tercih edilir. Tecrüe ve yarg faaliyeti di erine kuvvetli ir ekilde tercih edilir. Bir faaliyet güçlü ir ekilde tercih edilir ve ask nl uygulamada rahatl kla görülür. Bir faaliyetin di erine tercih edilmesine ili kin kan tlar çok üyük ir güvenilirli e sahiptir. Uzla ma gerekti inde kullanmak yukar da listelenen yarg lar aras na dü en de erler Göreli Önem De erleri Belirlenir: Karar elemanlar n n göreceli öncelikleri elirlenir. Tutarl l k oran hesaplan r. Kriterlerin göreli önem de erlerini elirlemek için, ikili kar la t rma matrisini olu turan sütun vektörlerinden yararlan l r ve n adet B sütun vektörü olu turulur. B sütun vektörü A matrisindeki her ir sütun de erlerinin ayr ayr ilgili sütun toplamlar na ölünmesiyle olu turulur (Yaral o lu,1999). Bi 11 12 1. n1 Yukar daki ad mlar tüm kriterler için tekrarland nda kriter say s (n) kadar B sütun vektörü elde edilecektir. n adet B sütun vektörü, matris olarak ir araya getirildi inde n*n oyutlu C matrisi olu turulur. ij n a j 1 ij a ij C 11 M n11 K O L 1n M nn C matrisinden yararlan larak kriterlerin irirlerine göre önem de erlerini gösteren yüzde önem da l mlar elde edilir. Bunun için C matrisini olu turan sat r ile enlerinin aritmetik ortalamas al n r ve öncelik vektörü olarak adland r lan W sütun vektörü elde edilir. Son karar n kalitesi, karar vericinin ikili kar la t rmalarda verdi i yarg lar n tutarl l na a l d r. Tutarl l ktan kastedilen, A karar seçene inin B karar seçene inden 2 kat önemli ve B karar seçene inin de C karar seçene inden 2 kat önemli olmas durumunda, A karar seçene inin C karar seçene inden 4 kat önemli 551

K. G. Gülen, T. R. Aka olaca d r. AHPde tutarl l k oran hesaplamalar, ikili kar la t rma yarg lar n n tutarl l n n ölçümüyle sa lan r. AHP tutarl l k analizi ütün kar la t rma matrisleri için yap l r. Saaty, tutarl l k oran n n üst limitini 0.10 olarak önermi tir. 0.10un üstündeki ir tutarl l k oran için yarg lar tutars z kaul edilece inden, yarg lar n kalitesi iyile tirilmelidir. Böyle ir durumda yarg lar n gözden geçirilmesi veya prolemin daha do ru ir içimde tekrar kurulup, sürecin a tan ele al nmas gerekecektir (Sekreter ve Di erleri, 2004). En yi Seçim Yap l r: Yap lan ikili kar la t rmalar sonucu alternatiflerin göreli önem düzeyleri ulunarak alternatiflerden iri seçilir. 4. UYGULAMA Yapt m z uygulama X Elektronik A..de d ar dan tedarik edilen ask devreler için ir tedarikçi de erlendirme çal mas d r. Modelde kullanaca m z karar kriterleri ile karar süreci a a daki ekilde modellenmi tir. ISO Belgesi %15 Denetim %15 artl Kaul %10 Red %20 Eksik Teslimat %10 Zaman nda Sevkiyat %15 Fiyat %10 Sevk Evrak %5 Kalite Kriterleri %60 Kalite Kriterleri Lojistik Kriterleri %40 Lojistik Kriterleri AHP SÜREC SONUÇLAR ekil 1. Uygulama Kriterleri ve Karar Süreci Uygulamam zda 4 firma yukar da verilen 8 kritere göre de erlendirilmi ve en iyi alternatif seçilmi tir. Bunun için her ir kriter ayr ayr sorgulanarak de erlendirme ulgular matrisi olu turulmu ve matriste elde edilen de erler Analitik Hiyerar i Prosesi kullan larak tedarikçi de erlendirme uygulamas sonland r lm t r. De erlendirme ulgular matrisi üzerinde elirtilen de erler her ir tedarikçi için s ras yla de erlendirme kriterlerine ait verilerin takip edilerek puanlanmas sonucu elde edilmi tir. Bu veriler Giri Kalite Formu ve Tedarikçi Tetkik Formu kullan larak hesaplanm t r. AHP yard m yla gerçekle tirilen Tedarikçi firman n seçiminde, öncelikli olarak her ir firman n yukar da elirtilen; so Belgesi ( BP), Denetim (DP), Eksik Talimat (ETP), Red (RP), artl Kaul ( KP), Zaman nda Sevkiyat (ZSP), Sevk Evrak (SEP), Fiyat (FP) yukar da verilen önem a rl klar na göre kar la t r lm t r. Bu kar la t rma Talo 2de gösterilmi tir. 552

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 Talo 2. Genel De erlendirme Kriterlerinin Kar la t r lmas IBP DP ETP RP KP ZSP SEP FP IBP 1 1 3 1/3 3 1 5 3 DP 1 1 3 1/3 3 1 5 3 ETP 1/3 1/3 1 1/5 1 1/3 3 1 RP 3 3 5 1 5 3 7 5 KP 1/3 1/3 1 1/5 1 1/3 3 1 ZSP 1 1 3 1/3 3 1 5 3 SEP 1/5 1/5 1/3 1/7 1/3 1/5 1 1/3 FP 1/3 1/3 1 1/5 1 1/3 3 1 Talodaki de erler yard m yla G matrisi eklinde olu turulmu ve matris AHP sürecine tutarl l hesaplanarak 1 1 3 1/3 3 1 5 3 1 1 3 1/3 3 1 5 3 1/3 1/3 1 1/5 1 1/3 3 1 G = 3 3 5 1 5 3 7 5 1/3 1/3 1 1/5 1 1/3 3 1 1/5 1/5 1/3 1/7 1/3 1/5 1 1/3 1/3 1/3 1 1/5 1 1/3 3 1 G Matrisinin Tutarl l k Oran = 0.0152 Genel de erlendirme kriterlerinin kar la t r ld G matrisi AHP sonucunda, WG eklinde yüzdelik a rl klar hesaplanm olan yeni ir matris haline dönü mü tür. 0.1517 0.1517 0.0598 WG= 0.3373 0.0598 0.1517 0.0280 0.0598 Yukar daki WG matrisinde genel de erlendirme kriterlerine ait yüzdelikli a rl k puanlar s ralanm t r. Böylelikle ilk s radaki kriter olan ISO Belgesi (IBP) yakla k %15 gii ir a rl a sahipken son s radaki kriterimiz yakla k % 2lik ir a rl ktad r. Red puan ise en yüksek a rl k olan % 33lük ir orandad r. Her ir firma için kriterlerin puanlar hesaplanm ve Talo 3de gösterilmi tir. Tedarikçi Iso Belgesi Talo 3. Tedarikçilerin De erlendirme Verileri Matrisi DE ERLEND RME KR TERLER Denetim Eksik Teslimat Red artl Kaul Zaman nda Teslimat Sevk Evrak A 100 86 95,85 96,14 90,85 90,00 78,75 85 B 100 79,5 99,71 94,36 94,67 90,00 85,00 85 C 0 80 97,96 98,17 97,49 82,00 97,96 85 D 100 89 96,63 95,813 97,71 94,85 98 70 Fiyat 553

K. G. Gülen, T. R. Aka Bu matris elde edildikten sonraki a ama her ir firman n her ir kritere göre ikili kar la t rmalar n n yap lmas d r. Tedarikçi Firmalar n puanlar n n kar la t r lmas yukar daki Talo 3de görülen ISO Belgesi Puanlar çerçevesinde gerçekle tirilmi tir. Talo 4. Tedarikçilerin Iso Belgesi Puan Kriterine Göre Kar la t r lmas BP A B C D A 1 1 9 1 B 1 1 9 1 C 1/9 1/9 1 1/9 D 1 1 9 1 1 1 9 1 1 1 9 1 S1= 1/9 1/9 1 1/9 1 1 9 1 S1 Matrisinin Tutarl l k Oran = 0.0 Tedarikçi firmalar n ISO Belgesi kriterine göre kar la t r ld S1 matrisi AHP sonucunda, T1 eklinde yüzdelik a rl klar hesaplanm olan yeni ir matris haline dönü mü tür. öylelikle 1., 2. ve 4. firmalar n yakla k %32lik a rl klar olduklar görülmektedir. 0.3214 0.3214 T1= 0.0357 0.3214 Tedarikçi Firmalar n puanlar n n kar la t r lmas Talo 3de görülen Denetim Puanlar çerçevesinde gerçekle tirilmi tir. Talo 5. Tedarikçilerin Denetim Puan Kriterine Göre Kar la t r lmas DP A B C D A 1 3 3 1/2 B 1/3 1 1 1/4 C 1/3 1 1 1/4 D 2 4 4 1 Talodaki de erler yard m yla S2 matrisi eklinde olu turulmu ve matris AHP sürecine tutarl l hesaplanarak 1 3 3 1/2 1/3 1 1 1/4 S2= 1/3 1 1 1/4 2 4 4 1 S2 Matrisinin Tutarl l k Oran = 0.0076 Tedarikçi firmalar n Denetim kriterine göre kar la t r ld S2 matrisi AHP sonucunda, T2 eklinde yüzdelik a rl klar hesaplanm olan yeni ir matris haline dönü mü tür. Böylelikle 4. firman n yakla k %48lik ir a rl kla önde oldu u görülmektedir. 0.2973 0.1095 T2= 0.1095 554

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 0.4835 Tedarikçi Firmalar n puanlar n n kar la t r lmas Talo 3de görülen Eksik Teslimat Puanlar çerçevesinde gerçekle tirilmi tir. Talo 6. Tedarikçilerin Eksik Teslimat Puan Kriterine Göre Kar la t r lmas ETP A B C D A 1 1/5 1/3 1/2 B 5 1 3 4 C 3 1/3 1 2 D 2 1/4 1/2 1 Talodaki de erler yard m yla S3 matrisi olu turulmu ve matris AHP sürecine tutarl l hesaplanarak 1 1/5 1/3 1/2 5 1 3 4 S3= 3 1/3 1 2 2 1/4 1/2 1 S3 Matrisinin Tutarl l k Oran = 0.0189 Tedarikçi firmalar n Eksik Talimat kriterine göre kar la t r ld S3 matrisi AHP sonucunda, T3 eklinde yüzdelik a rl klar hesaplanm olan yeni ir matris haline dönü mü tür. Böylelikle 2. firman n yakla k %54lük ir a rl kla önde oldu u görülmektedir. 0.0846 0.5423 T3= 0.2333 0.1396 Tedarikçi Firmalar n puanlar n n kar la t r lmas, Talo 3de Red Puanlar çerçevesinde gerçekle tirilmi tir. Talo 7. Tedarikçilerin Red Puan Kriterine Göre Kar la t r lmas RP A B C D A 1 3 1/3 1 B 1/3 1 1/5 1/3 C 3 5 1 3 D 1 3 1/3 1 Talodaki de erler yard m yla S4 matrisi olu turulmu ve matris AHP sürecine tutarl l hesaplanarak 1 3 1/3 1 1/3 1 1/5 1/3 S4= 3 5 1 3 1 3 1/3 1 S4 Matrisinin Tutarl l k Oran = 0.0161 Tedarikçi firmalar n Red kriterine göre kar la t r ld S4 matrisi AHP sonucunda, T4 eklinde yüzdelik a rl klar hesaplanm olan yeni ir matris haline dönü mü tür. Böylelikle 3. firman n yakla k %51lik ir a rl kla önde oldu u görülmektedir. 555

K. G. Gülen, T. R. Aka 0.2008 0.0788 T4= 0.5193 0.2008 Tedarikçi Firmalar n puanlar n n kar la t r lmas, Talo 3de görülen çerçevesinde gerçekle tirilmi tir. artl Kaul Puanlar Talo 8. Tedarikçilerin artl Kaul Puan Kriterine Göre Kar la t r lmas KP A B C D A 1 1/3 1/4 1/4 B 3 1 1/2 1/2 C 4 2 1 1 D 4 2 1 1 Talodaki de erler yard m yla S5 matrisi olu turulmu ve matris AHP sürecine tutarl l hesaplanarak S5 Matrisinin Tutarl l k Oran = 0.0076 Tedarikçi firmalar n artl Kaul kriterine göre kar la t r ld S5 matrisi AHP sonucunda, T5 eklinde yüzdelik a rl klar hesaplanm olan yeni ir matris haline dönü mü tür. Böylelikle 3. ve 4. firmalar n yakla k % 35lik ir a rl kla önde olduklar görülmektedir. 0.0819 0.2002 T5= 0.3589 0.3589 Tedarikçi Firmalar n puanlar n n kar la t r lmas, Talo 3de görülen Zaman nda Sevkiyat Puanlar çerçevesinde gerçekle tirilmi tir. Talo 9. Tedarikçilerin Zaman nda Sevkiyat Puan Kriterine Göre Kar la t r lmas ZSP A B C D A 1 1 5 1/3 B 1 1 5 1/3 C 1/5 1/5 1 1/7 D 3 3 7 1 Talodaki de erler yard m yla S6 matrisi olu turulmu ve matris AHP sürecine tutarl l hesaplanarak 1 1 5 1/3 1 1 5 1/3 S6= 1/5 1/5 1 1/7 3 3 7 1 S6 Matrisinin Tutarl l k Oran = 0.0273 Tedarikçi firmalar n zaman nda teslimat kriterine göre kar la t r ld S6 matrisi AHP sonucunda, T6 eklinde yüzdelik a rl klar hesaplanm olan yeni ir matris haline dönü mü tür. Böylelikle 4. firman n yakla k % 52lik ir a rl kla önde oldu u görülmektedir. 0.2116 0.2116 T6= 0.0528 0.5238 556

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 Tedarikçi Firmalar n puanlar n n kar la t r lmas, Talo 3de görülen Sevk Evrak Puanlar çerçevesinde gerçekle tirilmi tir. Talo 10. Tedarikçilerin Sevk Evrak Puan Kriterine Göre Kar la t r lmas SEP A B C D A 1 ¼ 1/9 1/9 B 4 1 1/6 1/6 C 9 6 1 1 D 9 6 1 1 Talodaki de erler yard m yla S7 matrisi olu turulmu ve matris AHP sürecine tutarl l hesaplanarak 1 1/4 1/9 1/9 4 1 1/6 1/6 S7= 9 6 1 1 9 6 1 1 S7 Matrisinin Tutarl l k Oran = 0.0470 Tedarikçi firmalar n Sevk evrak kriterine göre kar la t r ld S7 matrisi AHP sonucunda, T7 eklinde yüzdelik a rl klar hesaplanm olan yeni ir matris haline dönü mü tür. Böylelikle 3. ve 4. firmalar n yakla k % 43lük ir a rl kla önde olduklar görülmektedir. 0.0399 0.0989 T7= 0.4305 0.4305 Tedarikçi Firmalar n puanlar n n kar la t r lmas, Talo 3de görülen Fiyat Puanlar çerçevesinde gerçekle tirilmi tir. Talo 11. Tedarikçilerin Fiyat Puan Kriterine Göre Kar la t r lmas FP A B C D A 1 1 1 4 B 1 1 1 4 C 1 1 1 4 D 1/4 ¼ 1/4 1 Talodaki de erler yard m yla S8 matrisi olu turulmu ve matris AHP sürecine tutarl l hesaplanarak 1 1 1 4 1 1 1 4 S8= 1 1 1 4 1/4 1/4 1/4 1 S8 Matrisinin Tutarl l k Oran = 0.0 Tedarikçi firmalar n Fiyat kriterine göre kar la t r ld S8 matrisi AHP sonucunda, T8 eklinde yüzdelik a rl klar hesaplanm olan yeni ir matris haline dönü mü tür. Böylelikle 1., 2. ve 3. firmalar n yakla k % 30 luk ir a rl kla önde olduklar görülmektedir. 0.3076 0.3076 T8= 0.3076 0.0769 557

K. G. Gülen, T. R. Aka Bu a amadan sonra, her ir tedarikçi firman n kriterler kar s nda ald klar yüzdelik a rl klara kar l k gelen T1, T2, T3, T4, T5, T6,T7 ve T8 matrisleri sütunlar eklinde ir araya gelerek a a daki T matrisini olu turur. 0.3214 0.2973 0.0846 0.2008 0.0819 0.2116 0.0399 0.3076 0.3214 0.1095 0.5423 0.0788 0.2002 0.2116 0.0989 0.3076 T= 0.0357 0.1095 0.2333 0.5193 0.3589 0.0528 0.4305 0.3076 0.3214 0.4835 0.1396 0.2008 0.3589 0.5238 0.4305 0.0769 Olu turulan T matrisi ile uygulaman n a nda ulunan WG matrisi vektörel olarak çarp larak K Karar Matrisi elde edilir. Yani K = T * WG 0.1517 0.3214 0.2973 0.0846 0.2008 0.0819 0.2116 0.0399 0.3076 0.1517 0.3214 0.1095 0.5423 0.0788 0.2002 0.2116 0.0989 0.3076 * 0.0598 K= 0.0357 0.1095 0.2333 0.5193 0.3589 0.0528 0.4305 0.3076 0.3373 0.3214 0.4835 0.1396 0.2008 0.3589 0.5238 0.4305 0.0769 0.0598 0.1517 0.0598 0.0280 0.2232 K = 0.1897 0.2712 0.3159 Talo 12. Sonuçlar S ralama Firma Ad Yakla k Yüzdelik 1. D % 32 2. C % 27 3. A % 22 4. B % 19 K Karar Matrisi sonucu ve elde edilen Talo 12den de görülece i üzere; 4 farkl tedarikçi firman n 8 farkl kritere göre yap lan AHP uygulamas sonucunda, tercih edileilir en iyi tedarikçi firman n % 32lik ir oranla D firmas oldu u görülmü tür. B firmas ise % 19luk ir oranla en son s rada yer alm t r. 5. SONUÇ Bu çal mada tedarik planlamas kapsam nda de erlendirilen ve tedarik planlaman n önemli i levlerinden olan tedarikçi de erlendirme ve seçimi için ir de erlendirme modeli ve metodolojisi ortaya konulmu tur. Kurulan modelde kullan lmak üzere 8 adet kriter seçilmi olup u kriterler sektörde ojektif veriler ile de erlendirileilen ve uygulamada kolayca adaptasyon imkan ulailen kriterler olmas na dikkat edilmi ve her ir kriter için elde edilen veriler Analitik Hiyerar i Prosesi yard m ile de erlendirme sürecinde kullan lm t r. Kriterlerin ojektif unsurlardan olu mas de erlendirme sürecinde kar la lan alg sal yan lmalar ve duygusal de erlendirme ekillerinden olu ailecek yanl sonuçlar ortadan kald rmaktad r. Üretim ortam nda u çal mada oldu u gii ve una enzer nitelikte seçileilecek irçok de erlendirme kriteri olmakla eraer u çal ma yeni kullan lailecek kriterlere ir örnek te kil etmektedir. 558

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 KAYNAKÇA Da deviren, Metin, Diyar Akay Ve Mustafa Kurt. De erlendirme Sürecinde Analitik Hiyerar i Prosesi Ve Uygulamas, Gazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi, C.19, C.2, (2004), S.132-133 Gemici, Mehmet Fatih. Tedarik Zincirinde Veri Zarflama Analitik Hiyerar i Prosesi Yöntemiyle Perakende Sektöründe Tedarikçi Performans De erlendirmesi, Yüksek Lisans Tez, stanul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, (2009), S.39 Palaz, Hakan Ve Ahmet Kovanc. Türk Deniz Kuvvetleri Denizalt lar n n Seçiminin Ahp le De erlendirilmesi, Havac l k Ve Uzay Teknolojileri Dergisi, C.3, S. 3, (2008), S.53-60. Sekreter, Serhan, Gökhan Akyüz Ve Emre pekçi Çetin. irketlerin Derecelendirilmesine li kin Bir Model Önerisi: G da Sektörüne Yönelik Bir Uygulama Model, Akdeniz Üniversitesi..B.F. Dergisi, S.8 (2004), S.142. ener, Gözde. Kredi Talepleri De erlendirmesinde Analitik Hiyerar i Prosesi, Yüksek Lisans Tezi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, (2010), S.26 Türer, Sanem, Berk Ayvaz, Demet Bayraktar Ve Bersam Bolat. Tedarikçi De erlendirme Süreci çin Bir Yapay Sinir A Yakla m : G da Sektöründe Bir Uygulama, Endüstri Mühendisli i Dergisi, C. 20, S. 2, (2008), S. 32. Yaral o lu, Kaan. Analitik Hiyerar i Proses Yöntemi le Genel Seçim Sonuçlar n n Tahminlenmesi, 4. Ulusal Ekonometri Ve statistik Sempozyumu, 1999, S.984. 559