KESİCİ TAKIM TEDARİKÇİSİ SEÇİMİNDE ANALİTİK AĞ SÜRECİNİN KULLANIMI

HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 2009 CİLT 4 SAYI 1 (99-110) KESİCİ TAKIM TEDARİKÇİSİ SEÇİMİNDE ANALİTİK AĞ SÜRECİNİN KULLANIMI Ali Beykent Üniversitesi Büyükçekmece, İstanbul aligorener@beykent.edu.tr Geliş Tarihi: 03 Kasım 2008, Kabul Tarihi: 22 Ocak 2009 ÖZET Tedarikçi seçimi problemi, sayısallaştırılabilen ve sayısallaştırılması zor olan faktörleri içeren çok kriterli bir karar verme problemidir. Bu çalışmada, imalat endüstrisinde faaliyet gösteren bir firmada tedarikçi seçim problemi incelenmiştir. Problem, Analitik Ağ Süreci kullanılarak ele alınmış ve alternatif tedarikçiler için öncelik değerleri hesaplanmıştır. Tedarikçi seçim probleminin karmaşık yapısı, geri bildirimler, karşılıklı etkileşimler ve çok fazla kriter içermesi nedeniyle, problemin çözümünde etkili ve gerçekçi çözüm yöntemi olan Analitik Ağ Süreci yöntemi kullanılmıştır. Belirtilen yöntem kullanılarak üç farklı alternatif tedarikçi firma değerlendirilmiş ve en iyi alternatif seçilmiştir. Ayrıca gelecekteki çalışmalar için öneriler sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Analitik Ağ Süreci, Tedarikçi Seçimi, Kesici Takım Tedarikçisi, İmalat Endüstrisi. USE OF ANALYTIC NETWORK PROCESS IN CUTTING TOOL SUPPLIER SELECTION ABSTRACT Supplier selection problem is a multi-criteria decision making(mcdm) problem which includes both tangible and intangible factors. In this study, supplier selection problem was investigated at a firm that performed in manufacturing industry. Supplier selection problem of a company is examined using Analytic Network Process (ANP) and priorities of alternative suppliers are calculated. ANP is used as a method for getting an effective and realistic solution because the problem has many criteria, complexity, outerdependencies, interdependencies, and feedbacks. By using ANP methodology three alternative suppliers were evaluated and the best alternative was selected. In addition, some suggestions for the future research are offered. Keywords: Analytic Network Process, Supplier Selection, Cutting Tool Supplier, Manufacturing Industry. 1. GİRİŞ Firmalar arasında yoğun rekabetin yaşandığı günümüzde doğru tedarikçilerle çalışmanın önemi oldukça büyüktür. Bu amaçla firmalar, kendilerine istemiş oldukları kalite düzeyinde hizmet verebilecek, maliyet açısından uygun ve talep değişikliklerine karşı esnek olabilecek tedarikçilerle çalışmak istemektedirler. Tedarikçilerle çalışan ana firmaların beklentilerinin çeşitliliği ve fazlalığı nedeniyle tedarikçi seçimi problemleri, işletmelerin karşılaştıkları güç problemlerden birisidir. Çok kriterli karar verme yöntemleri, ölçülebilen ve ölçülemeyen birçok stratejik ve operasyonel faktörü aynı anda değerlendirme imkanı sağlayan, aynı zamanda karar verme sürecine çok sayıda kişiyi dahil edebilen analitik yöntemlerdir. Karar verme aşamalarında bu yöntemlerin kullanılması yöneticilere alternatifleri değerlendirmede yardımcı olmakta ve işletme kaynaklarının daha verimli kullanılmasını sağlamaktadır [1]. Karar verme problemleri, bir seçenek kümesinden en az bir amaç veya ölçüte göre en uygun alternatifin seçimi şeklinde tanımlanabilir. Bu genel tanıma göre bir karar probleminin elemanları; karar vericiler, seçenekler, kriterler, karar vericilerin öncelikleri, karar verme çerçevesi/çevresi ve sonuçlardan oluşur [2]. 99

Bu çalışmada, otomotiv endüstrisinde yan sanayi kuruluşu olarak faaliyet gösteren bir firmada imalat makinelerinde kullanılan kesici takımların temini için kesici takım tedarikçisi seçim problemi incelenmiştir. Firmada şu anda tedarikçi seçimi, satın alma birimi ve diğer yetkili kişilerin genel yargıları ve tecrübelerine dayanılarak yapılmaktadır. Fakat işletme içerisinde, tedarikçi seçiminin daha objektif ve matematiksel temele dayanarak yapılması gerektiği fikri oluşmuştur. Firmada, hem kesici takım tedarikçisi hem de diğer tedarikçilerinin seçimi için, etkili ve uygulanması kolay, çok sayıda kriteri analiz edebilen ve objektif bir matematiksel metot arayışına girilmiştir. Tedarikçi seçiminde literatüre bakıldığında en sık kullanılan yöntemin Analitik Hiyerarşi Süreci(AHP) yöntemi olduğu görülmüştür. Ayrıca, az sayıda da olsa AHP ile birlikte doğrusal programlama ve bulanık mantık teknikleri kullanılarak daha detaylı seçim metodolojileri oluşturulduğu görülmektedir. Son yıllarda ise AHP yönteminin devamı niteliğinde olan Analitik Ağ Süreci(ANP) yöntemi, tedarikçi seçiminde kullanılmaya başlanmıştır. Belirtilen problem için ilk etapta birçok tedarikçi seçim probleminde kullanılan Analitik Hiyerarşi Süreci yöntemi düşünülmüştür. Fakat bu yöntemin seçim kriterleri arasındaki ilişkileri ve etkileşimleri tam olarak yansıtamaması nedeniyle Analitik Ağ Süreci yönteminin uygulanması kararlaştırılmıştır. ANP yönteminin kullanılmasında etkili olan diğer bir faktör ise, her bir ana kritere ait alt kriterler arasındaki ikili etkileşimlerin kurulan model çerçevesinde kolaylıkla ifade edilebilmesi olmuştur. Çalışma kapsamında; kesici takım tedarikçisi seçimi problemi, ANP kullanılarak ele alınmış ve alternatif tedarikçi firmalar için öncelik değerleri hesaplanmıştır. Belirtilen yöntem kullanılarak üç farklı alternatif tedarikçi firma değerlendirilmiş, en iyi alternatif seçilmiştir. 2. TEDARİKÇİ SEÇİMİ 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. Tedarikçi seçimine verilen önem, tedarikçilerle sadece tedarik edilen ürünün fiyatına bağlı olmayan uzun süreli ilişkilerin gelişmesini sağlamakta ve bu ilişkiler uzun dönemde işletmenin rekabet etme gücünü olumlu yönde etkilemektedir. Tedarikçi seçimiyle ilgili yapılan çalışmalar incelendiğinde, farklı kriterlerin ve yöntemlerin kullanıldığı çeşitli çalışmalar görülebilmektedir. Tedarikçi seçim kriterleri açısından baktığımızda; Dickson [3]; kalite, fiyat, teslimat ve geçmişe dönük performansı önemli kriterler olarak ifade etmiştir. Lehmann ve O Shaughnessy [4]; fiyat, teslimat, garantiler ve yükümlülükler, finansal durum, teknik destek, müşteri taleplerine yanıt, referanslar, sektördeki konum, teknik kapasite ve izlenim kriterlerini kullanmışlardır. Perreault ve Russ [5]; fiyat, kalite, teslimat, coğrafi konum, yönetim ve ikili anlaşmalar kriterlerinin, Weber [6] ise fiyat, teslimat ve kalitenin önemli seçim kriterleri olduğunu ifade etmişlerdir. Ellram [7], tedarikçi seçiminde nicel faktörlerin yanı sıra, uzun dönemli ve nitel faktörlerinde önemli olduğunu vurgulamış ve bu faktörleri; finansal öğeler, organizasyon kültürü, teknoloji ve diğer faktörler olmak üzere dört grupta toplamıştır. Nydick ve Hill [8], tedarikçi seçiminde; kalite, fiyat, teslimat ve servis olmak üzere dört kritere yoğunlaşırken Siying vd. [9]; fiyat, performans, kalite ve coğrafi konum kriterlerini kullanmışlardır. Verma ve Pulman [10]; tedarikçi seçimi safhasında kalite, maliyet, tam zamanında teslimat, teslimat süresi ve esnekliği; Boer vd. [11], tedarikçinin finansal durumu, firma ile tedarikçi arasındaki uzaklık, tedarikçinin fiyat uygunluğu ve kaliteyi; Jayaraman vd. [12] ise çevrim zamanı, kalite, üretim kapasitesi ve depolama yeterliliği kriterlerini dikkate almışlardır. Min ve Gale [13], satın almada elektronik ticaret fonksiyonun önemine değindikleri çalışmalarında; fiyat, teslimat, kalite, elektronik ticaret kabiliyeti ve yeşil üretim gibi kriterleri dikkate almışlardır. Stavropolous [14]; fiyat, elektronik ticaret kabiliyeti, ürün görünümü gibi faktörlere yoğunlaşmıştır. Tam ve Tummala [15] çalışmalarında; maliyet, operasyonel kalite, teknik kalite kriterlerini kullanmışlardır. Bhutta ve Hug [16]; imalat maliyetleri, kalite, teknoloji ve hizmet kriterlerini kullanmışlardır. Ding vd. [17]; teslimat zamanı ve satın alma maliyetlerine önem vermişlerdir. Barla [18], güvenilirlik, yetenek, kalite, coğrafi koşullar, finansal durum, hizmet ve fiyat özelliklerini dikkate alırken, Çerçioğlu vd. [19]; kalite, fiyat, deneyim, finansal altyapı ve şirket kültürü kriterlerini kullanmışlardır. Ting [20] ise yaptığı çalışmada maliyet, tam zamanında teslimat, satış sonrası servis, esneklik gibi kriterleri dikkate almıştır. Bharadwaj [21], tedarikçi seçimine yönelik karar verme kriterlerini incelediği çalışmasında en önemli kriterlerin; teslimat, fiyat, kalite ve servis düzeyi olduğunu belirtmiştir. Hwang vd. [22]; hizmet yeteneği, tedarik kapasitesi, kalite ana faktörlerini göz önünde bulundururken, Öz ve Baykoç [23]; fiyat, kalite ve teslim ana kriterleri çerçevesinde çeşitli alt kriterler oluşturmuşlardır. Çoban vd. [24] ise kalite, ürün geliştirme, çalışan teknik personel sayısı, ürün çeşitliliği gibi faktörleri kullanmışlardır. 100

Haq ve Kanan [25], yapmış oldukları çalışmada; kalite, teslimat, üretim kapasitesi, hizmet, teknik kabiliyet, işletme yapısı ve fiyat kriterlerini göz önünde bulundurmuşlardır. Kubat ve Yüce [26]; maliyet, kalite, hizmet performansı, tedarikçi profili ve risk faktörü kriterlerini kullanarak tedarikçi seçimini gerçekleştirmişlerdir. Soner ve Önüt [27]; maliyet, mesafe, teknoloji kullanımı, hız ve kalite kriterlerini kullanırken, Ayağ vd. [28]; kaynaklar, üretim çeşitliliği, problem çözme yeteneği, imalat teknolojisi ve yönetimi, kalite politikası, uygulama kontrolü, teknik kapasite ve ürün geliştirme gibi kriterler kullanmışlardır. Faez vd. [29] yapmış oldukları çalışmada; maliyet, teslimat ve kalite kriterlerini, Gencer ve Gürpınar [30] ise ana kriterler olarak; tedarikçinin işletme yapısı, tedarikçinin üretim kabiliyeti ve tedarikçinin kalite sistemi kriterlerini kullanmışlardır. Wadhwa ve Ravindran [31]; kalite düzeyi, teslim ve üretim zamanı, üretim kapasitesi kriterlerini göz önünde bulundururken, Şevkli vd. [32]; performans, insan kaynakları, kalite sistemleri, imalat, işletme özellikleri ve bilişim teknolojileri kriterlerini dikkkate almışlardır. Dağdeviren ve Eraslan [33] ise; kalite, fiyat, tedarik performansı, esneklik, teknoloji, uzaklık kriterlerini kullanmışlardır. Ha ve Krishnan [34] çalışmalarında kalite, teslimat, yönetim ve organizasyon kriterlerini esas alırken, Lung [35] tedarik çeşitliliği, kalite, uzaklık, teslimat ve fiyat kriterlerini, Junyan vd. [36] ise çalışmalarında maliyet, kalite ve teslimat miktarı kriterlerini göz önüne almışlardır. Son zamanlarda yapılan diğer bir çalışmada ise Chan vd. [37]; kalite, maliyet, coğrafi konum, finansal durum, performans ve risk faktörlerini dikkate almışlardır. Günümüze kadar yapılmış çalışmalar dikkate alınarak, tedarikçi seçim kriterleri Tablo 1 de verildiği şekilde özetlenebilir. Tablo 1. Tedarikçi Seçim Kriterleri Fiyat Teknoloji Üretim Kapasitesi Kalite Coğrafi Konum Depolama Yeterliliği Teslimat Servis Deneyim Geçmiş Performans Esneklik Ürün Görünümü Garantiler ve Yükümlülükler Tam Zamanında Teslimat Çevrim Zamanı Finansal Durum Teslimat Süresi E-Ticaret Kabiliyeti Teknik Destek İkili Antlaşmalar Yeşil Üretim Müşteri Taleplerine Yanıt Yönetim-Organizasyon Ürün Geliştirme Referanslar Teknik Kapasite Ürün Çeşitliliği Risk Faktörü Tedarikçi Profili Uygulama Kontrolü Hız Kaynaklar Problem Çözme Yeteneği Kalite Sistemi İnsan Kaynakları İmalat Bilişim Teknolojileri Paketleme Kabiliyeti İletişim Sektördeki Konum İzlenim Teknik Personel Sayısı Çalışmalarda dikkate alınan kriterler ışığında bir çok tedarikçi seçim modeli geliştirilmiştir. Karar verme metotlarının tekil veya bir arada bütünleşik olarak kullanıldığı bu seçim modelleri; doğrusal programlama modelleri [38, 39], doğrusal programlama ve veri zarflama analizi [35], karma tam sayılı programlama [40], analitik hiyerarşi süreci [15, 41, 42], analitik hiyerarşi süreci ve doğrusal programlama [38], hedef programlama [43], bulanık mantık [44], analitik hiyerarşi süreci ve hedef programlama [45, 46], analitik hiyerarşi süreci ve bulanık mantık [22, 25, 37, 47, 48], analitik hiyerarşi süreci ve ELECTRE [27], analitik hiyerarşi süreci ve Dempster-Shafer modeli [19], bulanık programlama, simülasyon ve genetik algoritma [17, 36], bulanık analitik hiyerarşi süreci ve genetik algoritma [26], veri zarflama analizi [49, 50], analitik hiyerarşi süreci ve veri zarflama analizi [32],analitik ağ süreci [28, 30, 51], analitik ağ süreci ve çok periyotlu hedef programlama [52], çok amaçlı programlama [6, 20, 53], çok amaçlı programlama ve hedef programlama [31], Bulanık TOPSIS [54], PROMETHEE [33], yapay sinir ağları [9, 55], uzman sistemler [23], çok özellikli fayda teorisi-maut [56], örüntü tanıma sistemi [57], insan yargısı modeli [58], veri madenciliği [24], temel bileşen analizi [59], kümeleme analizi [60, 61], olay tabanlı çıkarsama-cbr ve bulanık mantık [29] olarak ifade edilebilir. Belirtilen tedarikçi seçim metotları Şekil 1 de özet olarak verilmiştir. 101

Şekil 1. Tedarikçi Seçim Metotları 3. ANALİTİK AĞ SÜRECİ Analitik Hiyerarşi Süreci yönteminin devamı niteliğinde olan Analitik Ağ Süreci yöntemi karmaşık karar verme problemlerinde daha etkili ve gerçekçi çözümler sunmaktadır. ANP, karar verme sistemindeki her türlü etkileşimi, bağımlılığı ve geri bildirimi model içine katarak, bütün ilişkileri sistematik biçimde değerlendirmeye olanak sağlar. ANP yöntemi kullanılarak oluşturulan tedarikçi seçim modelinin üstünlüğü, karmaşık etkileşimler içeren karar verme problemlerinin herhangi bir hiyerarşiye bağlı kalmadan kolayca ifade edilebilmesidir. Yöntem sadece belirli ana kriterler altındaki alt kriterlerin ikili karşılaştırmalarını değil, birbiri ile etkileşimde olan tüm alt kriterlerin bağımsız olarak karşılaştırılabilmesine imkân sağlar [63, 86]. 102

İşletmelerde ortaya çıkan karar verme problemleri her zaman hiyerarşik bir yapıyla ifade edilemezler. Problemde yer alan kriterler ve seçenekler birbirleriyle karşılıklı etkileşim halinde olabilirler. Bu durumda bileşenlerin ağırlıklarını bulmak karmaşık bir analiz gerektirir. ANP, bu tür problemlerde kullanılabilen bir yöntemdir. AHP'de olduğu gibi ikili karşılaştırma esasına dayanır. İkili karşılaştırmalarda Saaty (1980) tarafından geliştirilen 1-9 ölçeği kullanılır. ANP'de, karar verme problemine ait tüm bileşenler ve ilişkiler tanımlanır, sonrasında çift yönlü şekilde olabilecek ilişkilerde ifade edilir. ANP yönteminde problem, ağ yapısı kullanılarak modellenmekte, bu esnada tüm kriter kümelerindeki (aynı kümeye ait veya değil) alt kriterler arasındaki bağımlılıklar ve her kriter kümesindeki alt kriterler arasındaki o kümeye ait içsel bağımlılıklar göz önüne alınmaktadır. İçsel bağımlılıkları ve kriterler arasındaki karşılıklı etkileşimleri içerebilmesi nedeniyle ANP metodu, karar verme problemlerinin daha etkili ve gerçekçi bir biçimde çözümlenmesini sağlamaktadır [64,65]. Tablo 2. Temel Skala Değerleri ve Tanımları [63] Önem Tanım Açıklama Derecesi 1 Eşit Önemde 3 Biraz Önemli 5 Fazla Önemli 7 9 2, 4, 6, 8 Çok Fazla Önemli Son Derece Önemli Ara Önem Dereceleri İki aktivitede eşit derecede öneme sahiptir. Deneyimler ve yargılar bir kriteri diğerine karşı biraz önemli kılmaktadır. Deneyimler ve yargılar bir kriteri diğerine karşı güçlü şekilde önemli kılmaktadır. Kriter diğerine göre çok güçlü şekilde üstündür. Eldeki bilgiler ve deneyimler bir kriterin diğerine göre çok büyük oranda üstün olduğunu belirtmektedir. Ara rakamlar, gerektiğinde kullanılabilir. ANP yönteminde ağırlıklandırılmamış süper matris, ağırlıklandırılmış süper matris ve limit süper matris olmak üzere üç tür matris kullanılarak analizler yapılır. Ağırlıklandırılmamış süper matris, ikili karşılaştırmalar sonucu her bileşenin göreli önem vektörünü veren matristir. Ağırlıklandırılmış süper matris; bu değerlerin, ilgili bileşenin içinde yer aldığı kümenin ağırlığı ile çarpılması sonucu elde edilen değerlerin yer aldığı matristir. Limit matris olarak ifade edilen matris ise ağırlıklandırılmış süper matrisin limiti alınarak, bileşenlerin göreli önem değerlerinin yakınsadıkları değerlerin elde edildiği matristir. Karar probleminin sonuçları bu matristen elde edilir. Yöntemde, kriterlere ilişkin değerlendirmelerin ilgilenilen konuda tecrübeli ve uzman olan kişilerce yapılması, tutarlılık indekslerinin yeterliliği ve özellikle bir probleme etki eden tüm bileşenlerin ve ilişkilerin doğru şekilde ifade edilmesi elde edilen sonuçların güvenilirliğini artırır. ANP, özellikle sonlu sayıda seçeneğin bulunduğu karar problemlerinde en iyi seçeneğin belirlenmesi için kullanılmaktadır [2, 28, 63]. ANP yönteminin uygulama adımları şu şekilde özetlenebilir [63,66]: Adım 1. Karar Probleminin Tanımlanması ve Modelin Kurulması: İlk aşamada karar problemi tanımlanır. Amaç, ana kriterler, alt kriterler ve alternatifler net biçimde ifade edilir. Adım 2. İlişkilerin Belirlenmesi: Kriterler arasındaki etkileşimler belirlenir. İçsel ve dışsal bağımlılıklar ve varsa kriterler arasındaki geri bildirimler ilişkilendirilir. Adım 3. Kriterler Arası İkili Karşılaştırmaların Yapılması ve Öncelik Vektörlerinin Hesaplanması: Karar vericilerden oluşan grup, belirtilen skala değerlerini kullanarak karşılaştırmaları gerçekleştirir. İkili karşılaştırmalar bir matris çatısı altında yapılır ve lokal öncelik vektörü, A.w= λ max.w denkleminin çözülmesi ile elde edilen öz vektörle belirlenir. Burada A ikili karşılaştırma matrisi, w öz vektör, λ max ise A karşılaştırma matrisinin en büyük öz değeridir. Saaty(2001), w nin yaklaşık çözüm için normalleştirme algoritmasını önermiştir. Adım 4. Karşılaştırma Matrislerinin Tutarlılık Analizlerinin Yapılması: Karşılaştırmaların tutarlı olup olmadığını tespit etmek için, karşılaştırma matrisleri yapılandırıldıktan sonra her bir matris için tutarlılık oranı(cr) hesaplanmalıdır. CR, tutarlılık indeksi (CI) ın Rastgele Tutarlılık indeksi (RI) ya bölümü ile elde edilir. CR değeri, 0.10 değerinden az ise ikili karşılaştırmaların tutarlı olduğu söylenebilir. Değerler 0.10 dan büyükse karşılaştırmalarda tutarsızlık söz konusudur. Bu durumda karar verici grup, yapılan karşılaştırmaları tekrar gözden geçirmelidir. Adım 5. Süper Matrisin Oluşturulması: Birbirine bağımlı etkilerin bulunduğu bir sistemde global önceliklerin elde edilmesi için, lokal öncelik vektörleri süper matris olarak bilinen matrisin kolonlarına yazılır. Süper matris, parçalı bir matristir ve buradaki her matris bölümü bir sistem içindeki iki faktör arasındaki ilişkiyi gösterir. Kriterlerin birbiri üzerindeki uzun dönemli nispi etkileri süper matrisin kuvveti alınarak belirlenir. Önem ağırlıklarının bir noktada eşitlenmesini sağlamak için süper matrisin (2n+1). kuvveti alınır, burada n rasgele seçilmiş büyük bir sayıdır ve elde edilen yeni matris limit süper matris olarak isimlendirilir. Adım 6. En İyi Alternatifin Seçimi: Elde edilen limit süper matrisle, alternatiflere ve/veya karşılaştırılan kriterlere ilişkin önem ağırlıkları belirlenmiş olur. Seçim probleminde en yüksek önem ağırlığına sahip olan alternatif en iyi alternatif, ağırlıklandırma 103

probleminde ise en yüksek önem ağırlığına sahip olan kriter, karar sürecini etkileyen en önemli kriterdir. ANP yöntemi, karmaşık karar problemlerinin var olduğu birçok farklı alanda uygulama sahası bulmuş ve çözüm metodu olarak kullanılmıştır. Bu uygulama alanlarından bazıları; tahmin metotları [67], tedarikçi değerlendirme [66], yazılım seçimi [68], tedarik zinciri yönetimi [69], politika seçimi [70], imalat sistemleri [71,72], üretim planlama [73,74], tedarikçi seçimi [30], yer seçimi [75], stratejik yönetim [76,77], kriter ağırlıklandırma [78], katı atık yönetimi [79], haberleşme teknolojileri [80], bilgi yönetimi [81], toplam kalite yönetimi [82], kalite fonksiyonu yayılımı [83], proje seçimi [84] olarak ifade edilebilir. Şekil 2. Hiyerarşi ve Ağ Yapılarının Karşılaştırılması 4. ANALİTİK AĞ SÜRECİ KULLANILARAK TEDARİKÇİ SEÇİMİ Tedarikçi üç farklı firma, bu çalışmada A, B ve C firmaları olarak ifade edilecektir. Tedarikçi seçim modeli, otomotiv sektöründe faaliyet gösteren bir imalatçı kuruluşta, konu ile ilgili işletme yöneticileri ve akademisyenlerden oluşan bir karar verme grubu kurularak oluşturulmuştur. İşletmede, CNC tezgâhlar ve işleme merkezleri için çeşitli kesici takımların ve bununla ilgili diğer ek malzemelerin satın alınması için farklı tedarikçilerle çalışılmaktadır. Bu kapsamda en uygun tedarikçinin belirlenmesi amacıyla çalışma yapılmıştır. 4.1. Çalışmaya İlişkin ANP Modeli Adımları Tedarikçi seçimi probleminin çözümünde kullanılacak olan modele ilişkin adımlar Şekil 3 te ifade edilmiştir. 4.1.1. Karar Probleminin Tanımlanması Çalışma kapsamındaki problem, tedarikçi seçimine yönelik bir karar verme probleminin çözülmesidir. Üç alternatif içerisinden uygun tedarikçinin seçimi yapılacaktır. 4.1.2. Karar Verici Çalışma Grubunun Oluşturulması İmalat yönetimi birimi, satınalma birimi ve akademisyenlerden oluşan çalışma grubu oluşturulmuştur. 4.1.3. Alternatiflerin Belirlenmesi Grup çalışması neticesinde alternatif üç tedarikçi belirlenmiştir. Şekil 3. ANP tabanlı tedarikçi seçimine ilişkin metodoloji 104

4.1.4. Ana ve Alt Kriterlerin Belirlenmesi Tedarikçi seçimi için 4 ana kriter ve 16 alt kriter belirlenmiştir. Kriterlerin belirlenmesinde öncelikle ilgili literatür dikkate alınmıştır. Sonrasında karar verici grubun önerileri ışığında kriterler son halini almıştır. Belirlenmiş olan modele ilişkin ana kriterler ve alt kriterler Tablo 3 de verilmiştir. 4.1.5. Kriterler Arası İlişkilerin İfade Edilmesi Kriterler tespit edildikten sonra, kriterler arasındaki ilişkiler irdelenmiştir. Yapılan çalışmayla birbirini etkileyen kriterler belirlenmiş, içsel ve dışsal bağımlılıklar ve ayrıca geri bildirimler ifade edilmiştir. Her bir kriter için, o kriteri etkileyen kriterler belirlenmiştir. Örneğin; karlılık oranı alt kriterinin, kendi kriter kümesi içerisinde ihracat durumu kriteri ve fiyat uygunluğu kriteri ile çift yönlü etkileşimi söz konusudur. Karlılık oranı arttıkça, maliyetlerin düşürülmesine yönelik faaliyetler artacak, bu da fiyatlara yansıyacaktır. Diğer taraftan ürüne ilişkin fiyatta, karlılık oranı ile doğrudan ilişkilidir. İhracat durumu kriteri ile karlılık oranı arasında da benzer bir karşılıklı etkileşim söz konusudur. Karlılık oranı kriteri, kendi kriter kümesi dışındaki coğrafi konum kriteri ile de karşılıklı etkileşim halindedir. Coğrafi açıdan müşterilerine yakın bir kuruluşun müşterilere cevap verme oranı ve iş hacmi artacağından, karlılık oranı artacaktır. Öte yandan karlılık oranı artan bir kuruluşta, coğrafi konum avantajı elde edebilmek için müşterilerine yakın dağıtım merkezleri, depolar veya imalat tesisleri kurma fikri oluşabilecektir. Karlılık oranı kriteri kendisiyle de etkileşim halindedir. ANP tekniği, analiz aşamasında bu geri bildirimleride ifade edebilme imkanı sağlamaktadır. Karlılık oranı arttıkça, işletme yeni yatırımlar ve iş geliştirme faaliyetleri ile ürün kalitesinin arttırılması ve müşteri memnuniyetini geliştirmeye yönelik faaliyetler yapabilecektir. Bu durum karlılılık oranının daha da artmasına katkıda bulunacaktır. Yukarıda örneği verilen karlılık oranı kriterine benzer şekilde, tüm kriterleri etkileyen kriterler belirlenerek, tüm ilişkiler ifade edilmiştir. İlişkilerin belirlenmesi sonrasında oluşturulan ağ yapısı Şekil 4 te görülmektedir. Ağ yapısının oluşturulmasında ve hesaplamalarda Super Decisions 1.6.0 yazılımı kullanılmıştır. 4.1.6. Kriterler ve Alternatifler Arası Kıyaslamaların Yapılması Kriterler arası ilişkiler ışığında kurulan ağ yapısı için ikili karşılaştırma matrisleri oluşturulmuş ve gerekli kıyaslamalar yapılmıştır. Her bir kriteri etkileyen birden fazla kriter bulunduğu durumlarda, bu kriterlerin hangisinin ilgili kriteri daha güçlü etkilediği ifade edilmiştir. Örneğin, karar verme grubu tarafından karlılık oranı kriterini etkileyen kriterlerden, fiyat uygunluğu kriterinin ihracat durumu kriterine kıyasla daha fazla önemli olduğu kanaatine varılmış ve bu şekilde matriste yer almıştır. İkili karşılaştırmalarda Tablo 2 de belirtilen ölçek kullanılmıştır. Tablo 3. Tedarikçi Değerlendirmede Kullanılacak Ana ve Alt Kriterler A A1 A2 A3 A4 A5 B B1 B2 B3 C C1 C2 C3 D D1 D2 D3 D4 D5 Tedarikçinin İmalat Yeterliliği Üretim Kapasitesi Teknik Yeterlilik Ambalajlama-Paketleme Yeterliliği Makine Yeterliliği İmalat Kalitesi Yeterliliği Tedarikçinin Finansal Yeterliliği Fiyat Uygunluğu İhracat Durumu Kârlılık Oranı-Son Dönem Kârı Tedarikçinin Teslimat Yeterliliği Teslimat Miktarı Yeterliliği Teslim Zamanı Yeterliliği Teslimat Kalitesi Yeterliliği Tedarikçinin Genel Durumu Coğrafi Konum İletişim Kanallarının Yeterliliği Esneklik Sektör Tecrübesi Referansları 4.1.7. Tutarlılık Analizlerinin Yapılması Tüm karşılaştırma matrislerinin tutarlılık analizleri yapılmış ve tutarlılık oranları(cr) hesaplanmıştır. Gerekli düzeltmeler yapılarak, tüm karşılaştırma matrislerinin CR değerlerinin 0.10 dan küçük olması sağlanmıştır. Bu sayede kriterler arası karşılaştırmaların tutarlı şekilde yapıldığı kontrol edilmiştir. 4.1.8. Limit Süper Matrisin Oluşturulması İkili karşılaştırmalar sonucu elde edilen öncelik vektörleri kullanılarak başlangıç süper matrisi oluşturulmuştur. Bu matrisinde (2n+1). kuvveti alınarak limit süper matris oluşturulmuştur. Elde edilen limit süper matrisle, alternatiflere ve karşılaştırılan karar kriterlerine ilişkin önem ağırlıkları belirlenmiş olmaktadır. 4.1.9. En İyi Alternatifin Seçilmesi ve Önemli Tedarikçi Seçim Kriterlerinin İfade Edilmesi Hesaplanan kriter ağırlıklarından yola çıkılarak alternatiflere ilişkin öncelik değerleri elde edilmiştir. B tedarikçisi, % 44.83 öncelik değeriyle tedarikçi seçimi karar probleminin en uygun çözümü olarak karşımıza çıkmıştır. Diğer alternatiflerden; A tedarikçisi % 29.24, C tedarikçisi ise % 25.93 öncelik değerlerini almışlardır (Tablo 4). Tablo 4. Alternatiflerin Değerlendirilmesine İlişkin Super Decisions Yazılımı Sonuç Tablosu 105

Şekil 4. Kriterler Arası İlişkiler ve Ağ Yapısı ANP tekniği, karar alternatiflerine ilişkin en iyi alternatifin seçilmesinin yanı sıra, karar alternatiflerinin analizinde kullanılan kriterlere ilişkin öncelik değerlerini de bize sunabilmektedir. Bu sayede; tedarikçi seçimi yapıldığı model kapsamında, hangi kriterlerin daha önemli olduğu ortaya çıkabilmektedir. Önemli kriterin veya kriterlerin belirlenmesi, karar alma noktasında yetkili kişilere kolaylık sağlayabilmektedir. Yazılımın sonuç ekranından kriterlere ilişkin öncelik değerlerine baktığımızda, oluşturmuş olduğumuz model için en önemli üç tedarikçi değerlendirme kriterlerinin önem sırasıyla; teslimat zamanı, tedarikçi firmanın karlılık oranı ve fiyat uygunluğu kriterleri olduğu görülmektedir. Bir başka deyişle; karar vericilerin; literatür göz önüne alınarak oluşturulmuş olan kriterler çerçevesinde yapmış oldukları sayısal temele dayalı ikili kriter karşılaştırmaları sonucunda en önemli değerlendirme kriteri, teslimat zamanının uygunluğudur. Modelin oluşturulduğu firma için tedarikçilerden gelen malların istenilen zamanda teslim edilmesi, tedarikçinin seçiminde kritik rol oynamaktadır. Her bir ana kriter kümesi içerisinde, en önemli alt kriter olarak ifade edebileceğimiz alt kriterlerde analiz sonucunda ortaya çıkmıştır. Ana kriter kümesi içerisindeki alt kriterler, öncelik değerleri toplamı bire eşit olacak şekilde sıralanabilmektedir. Tedarikçinin imalat yeterliliği ana kriteri için en önemli alt kriter, kendi ana kriter kümesi içerisinde almış olduğu 0.365 öncelik değeriyle imalat kalitesi kriteri olarak karşımıza çıkmıştır(tablo 5). Tedarikçinin finansal yeterliliği ana kriteri için ise en önemli alt kriter 0.499 değeriyle karlılık oranı kriteridir (Tablo 6). Tablo 5. Tedarikçinin İmalat Yeterliliği Ana Kriteri Kapsamındaki Alt Kriterlerinin Önem Değerleri Tablo 6. Tedarikçinin Finansal Yeterliliği Ana Kriteri Kapsamındaki Alt Kriterlerinin Önem Değerleri Tedarikçinin genel durumu ana kriteri kapsamındaki en önemli alt kriter ise, kendi ana kriter kümesi içerisinde almış olduğu 0.561 öncelik değeriyle coğrafi konum kriteridir(tablo 7). Teslimat yeterliliği ana kriteri için ise en önemli alt kriter 0.472 değeriyle teslimat zamanı olmuştur(tablo 8). 106

Tablo 7. Tedarikçinin genel durumu ana kriteri kapsamındaki alt kriterlerinin önem değerleri Tablo 8. Tedarikçinin teslimat yeterliliği ana kriteri kapsamındaki alt kriterlerinin önem değerleri 5. SONUÇ Çok kriterli karar verme problemlerinden biri olan tedarikçi seçimi problemleri, tedarik zinciri yönetimi içerisinde sıklıkla rastlanan problemlerdir. Bu problemlerin çözülmesinde; uygun kriterlerin belirlenmesi, etkileşimlerin net olarak ifade edilmesi, karşılaştırmaların tutarlı şekilde yapılması oldukça önemlidir. İşletmeler için doğru tercihlerin belirlenebilmesi adına, tedarikçi seçiminde bilimsel metotların kullanılması gereklidir. Aksi takdirde belirlenmiş amaçlar için uygun olmayan özelliklerde tedarikçiler seçilebilir. Birçok öğenin birbirini etkilediği günümüz iş dünyasında, bu modelin özellikle satın alma kararlarında uygun tedarikçinin seçimi için kolaylıkla kullanılabileceği söylenebilir. Uygulama çalışmasını yapmış olduğumuz firmada, oluşturduğumuz bu matematiksel model yöneticiler tarafından kabul görmüş ve özellikle imalat makineleri için sarf malzeme tedarik edilmesi noktasındaki tedarikçi seçimi kararlarında kullanılmaya başlanmıştır. İlerleyen çalışmalarda, karar vericilerin bazı kesin olmayan yargılarının da modele dahil edilebilmesi ve bu sayede kriterlerin daha doğru biçimde değerlendirilmesi amacıyla ANP tekniğinin yanında bulanık küme teorisinin kullanılması düşünülebilir. Bulanık sayılarında kullanıldığı bütünleşik bir yaklaşımla, kriterlere ve alternatiflere ilişkin yargıların daha iyi değerlendirilebildiği çözümler elde edilebilecektir. 6. KAYNAKLAR [1] Dağdeviren, M., Eraslan E., Kurt, M., Dizdar, E.N., Tedarikçi Seçimi Problemine Analitik Ağ Süreci ile Alternatif Bir Yaklaşım, Teknoloji, Cilt:8, Sayı:2, 115-122, 2005. [2] Görener, A., Analitik Ağ Süreci Kullanılarak Tedarikçi Seçimi, VIII. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu Bildiriler Kitabı, 31-40, 2008. [3] Dickson, G. W., An Analysis of Vendor Selection Systems and Decisions, Journal of Purchasing, Vol.2, No.1, 5-17, 1966. [4] Lehmann, D. R., O Shaughnessy, J., Difference in Attribute Importance for Different Industrial Products, Journal of Marketing, Vol.38, No:1, 36-42, 1974. [5] Perreault, W. D., Russ, F. A., Physical Distribution Service in Industrial Purchase Decisions, Journal of Marketing, Vol.40, No.1, 3-10, 1976. [6] Weber, C. A., Current, J. R., Benton, W. C., Vendor Selection Criteria and Methods, European Journal of Operational Research, Vol.50, No.1, 2-18, 1991. [7] Ellram, L.M., The Supplier Selection Decision in Strategic Partnerships, Journal of Purchasing and Materials Management, Vol.26, No.3, 8-14, 1990. [8] Nydick, R.L., Hill, R.P., Using The Analytic Hierarchy Process to Structure The Supplier Selection Procedure, International Journal of Purchasing&Materials Management, Vol.28, No.2, 31-36, 1992. [9] Siying, W., Jinlong, Z., Zhicheng, L., A Supplier Selection System Using a Neural Network, Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Processing Systems, 468-471, 1997. [10] Verma, R., Pullman, M.E., An Analysis of The Supplier Selection Process, International Journal of Management Science, Vol.26, No.6, 739-50, 1998. [11] Boer, L.B., Wegen, L., Telgen, J., Outranking Methods in Support of Supplier Selection, European Journal of Purchasing & Supply Management, Vol.4, 109-118, 1998. [12] Jayaraman, V., Srivastava, R., Benton, W.C., Supplier Selection Order Quantity Allocation: A Comprehensive Model, The Journal of Supply Chain Management, Vol.35, No.2, 50-59, 1999. [13] Min, H., Galle, W. P., Electronic Commerce Usage in Business-Tobusiness Purchasing, International Journal of Operations & Production Management, Vol.19, No.9, 909-921, 1999. 107

[14] Stavropolous, N., Suppliers in The New Economy, The Telecommunications Journal of Australia, Vol.50, No.4, 27-29, 2000. [15] Tam, M.C.Y., Tummala, V.M.R., An Application of the AHP in Vendor Selection of a Telecommunications System, Omega, Vol.29, No.2, 171-182, 2001. [16] Bhutta, K.S., Huq, F., Supplier Selection Problem: A Comparison of The Total Cost Of Ownership and AHP Approaches, Supply Chain Management: An International Journal, Vol.7, No.3, 126-135, 2002. [17] Ding, H., Benyoucef, L., Xie, X., A Simulation-Optimization Approach Using Genetic Search For Supplier Selection, Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference,1260-1267, 2003. [18] Barla, S.B., A Case Study of Supplier Selection for Lean Supply by Using a Mathematical Model, Logistics Information Management, Vol.16, No.6, 451-459, 2003. [19] Çerçioğlu, H., Baysal, M.E., Toklu, B., Ercengiz, A., Tedarikçi Seçiminde Dempster-Shafer AHP Modeli, YA/EM XXIV. Ulusal Kongresi Bildiriler CD si., 2004. [20] Ting, S.C., A Multi-Objective Approach To Purchasing Decision and Supplier Selection in The Supply Chain, Proceedings of The 17th International Conference on Multiple Criteria Decision Analysis, in proceedings CD, 2004. [21] Bharadwaj, N., Investigating the Decision Criteria Used in Electronic Components Procurement, Industrial Marketing Management, Vol.33, No.4, 317-323, 2004. [22] Hwang, H.S., Moon, C., Chuang, C., and Goan, M., Supplier Selection and Planning Model Using AHP, International Journal of the Information Systems for Logistics and Management (IJISLM), Vol. 1, No. 1, 47-53, 2005. [23] Öz, E., Baykoç, Ö.F., Tedarikçi Seçimi Problemine Karar Teorisi Destekli Uzman Sistem Yaklaşımı, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, Cilt:19, Sayı:3: 275-286, 2004. [24] Çoban, A, Çevik, İ., Topal, B., Çağıl, G., Data Mining Applications For Supplier Selection, Proceedings of 5th International Symposium on Intelligent Manufacturing Systems, 579-589, 2006. [25] Haq, A.N., Kanan, G., Fuzzy Analytical Hierarchy Process for Evaluating and Selecting A Vendor in A Supply Chain Model, Int. Journal Advanced Manufacturing Tech., Vol.29, 826-835, 2006. [26] Kubat, C., Yüce, B., Supplier Selection with Genetic Algorithm and Fuzzy AHP, Proceedings of 5th International Symposium on Intelligent Manufacturing Systems, 1382-1401, 2006. [27] Soner, S., Önüt, S., Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi: Bir ELECTRE-AHP Uygulaması, Yıldız Teknik Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi-Sigma, Yıl:2006, Sayı:4, 110-120, 2006. [28] Ayağ, Z., Feyzioğlu, B. G., Tüfekçioğlu, M., Gürel, S., Özdemir, S., Otomotiv Endüstrisinde Tedarikçi Seçimi İçin Bir Analitik Serim Süreci Uygulaması, 27. YA/EM Kongresi Bildiriler CD si, 2007. [29] Faez, F., Ghodsypour, S.H., O Brien, C.O., Vendor Selection and Order Allocation Using an Integrated Fuzzy Case-Based Reasoning and Mathematical Programming Model, Int. Journal of Production Economics, in press, 2007. [30] Gencer, C., Gürpınar D., Analytic Network Process in Supplier Selection: A Case Study in an Electronic Firm, Applied Mathematical Modeling, Vol.31, 2475 2486, 2007. [31] Wadhwa, W., Ravindran, A.R, Vendor Selection in Outsourcing, Computers & Operations Research, Vol.34, 3725-3737, 2007. [32] Şevkli, M., Koh, S.C.L., Zaim, S., Demirbağ, M., Tatoğlu E., An Application of Data Envelopment Analytic Hierarchy Process for Supplier Selection: A Case Study of BEKO in Turkey, Int. Journal of Production Research, Vol.45, No.9, 1973-2003, 2007. [33] Dağdeviren, M., Eraslan, E., Promethee Sıralama Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, Cilt:23, Sayı:1, 69-75, 2008. [34] Ha, H.S., Krishnan, R.,A., Hybrid Approach to Supplier Selection for The Maintenance of A Competitive Supply Chain, Expert Systems with Applications, Vol.34, No.2, 1303-1311, 2008. [35] Lung, W.N., An Efficient and Simple Model for Multiple Criteria Supplier Selection Problem, European Journal of Operational Research, Vol.186, 1059-1067, 2008. [36] Junyan, W., Ruiqing, Z., Wansheng, T., Fuzzy Programming Models for Vendor Selection Problem in a Supply Chain, Tsinghua Science And Technology, Vol.13, No.1, 106-111, 2008. [37] Chan, F.T.S., Kumar, N., Tiwari, M.K., Lau, H.C.W., Choy, K.L., Global Supplier Selection: A Fuzzy-AHP Approach, Int. Journal of Production Research, Vol.46, No.14, 3825-3857, 2008. [38] Ghodsypour, S.H., O Brien, C., A Decision Support System for Supplier Selection Using An Integrated Analytic Hierarchy Process and Linear Programming, Int. Journal of Production Economics, Vol.56-57, 199-212, 1998. [39] Talluri, S., Narasimhan, R., Vendor Evaluation with Performance Variability: A Max Min 108

Approach, European Journal of Operational Research, Vol.146, No.3, 543-552, 2003. [40] Weber, C.A., Current, J.R., A Multiobjective Approach to Vendor Selection, European Journal of Operational Research, Vol.68, No.2,173-184, 1993. [41] Barbarosoğlu, G., Yazgaç, T., An Application of The Analytic Hierarchy Process to The Supplier Selection Problem, Production and Inventory Management, Vol.38, No.1, 14-21, 1997. [42] Akarte, M.M., Surendra, N.V., Ravi, B., Rangaraj, N., Web Based Casting Supplier Evaluation Using Analytical Hierarchy Process, The Journal of the Operational Research Society, Vol.52, No.5, 511-522, 2001. [43] Karpak, B., Kumcu. E., Kasuganti R., An Application of Visual Interactive Goal Programming: A Case in Vendor Selection Decisions, Journal of Multi- Criteria Decision Analysis, Vol.8, 93-105, 1999. [44] Taşkın, H., Bayrak M.Y., Çelebi N., Bulanık Mantık Yaklaşımıyla Tedarikçi Seçim Metodu, YA/EM XXIV. Ulusal Kongresi Bildiriler CD si, 2004. [45] Dağdeviren, M., Eren, T., Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması, Gazi Ü.- Mühendislik-Mimarlık Fak. Dergisi, Cilt:16, Sayı:1-2, 41-52, 2001. [46] Çebi, F., Bayraktar, D., An Integrated Approach for Supplier Selection, Logistics Information Management, Vol.16, No.6, 395-400, 2003. [47] Kahraman, C., Cebeci, U., Ulukan, Z., Multi- Criteria Supplier Selection Using Fuzzy AHP, Logistics Information Management, Vol.16, No.6, 382-394, 2003. [48] Zaim, S., Sevkli, M., Tarim, M., Fuzzy Analytic Hierarchy Based Approach for Supplier Selection, Journal of Euromarketing, Vol.12, No.3-4, 147-176, 2003. [49] Narasimhan, R., Talluri, S., Mendez, D., Supplier Evaluation and Rationalization Via Data Envelopment Analysis: An Empirical Examination, Journal of Supply Chain Management, Vol.37, No.3, 28 37, 2001. [50] Saen, R.F., Suppliers Selection in The Presence of Both Cardinal and Ordinal Data, European Journal of Operational Research, Vol.183, 741-747, 2007. [51] Sarkis, J., Talluri, S., A Model for Strategic Supplier Selection, Journal of Supply Chain Management, Vol.38, No.1, 18-28, 2002. [52] Demirtaş, E.A., Üstün, Ö., Analytic Network Process and Multi-Period Goal Programming Integration in Purchasing Decisions, Computers & Industrial Engineering, in press, 2007. [53] Weber, C.A., Ellram, L.A., Supplier Selection Using Multi-Objective Programming: A Decision Support Systems Approach, Int. Journal of Physical Distribution and Logistics Management, Vol.23, No.2, 3-14, 1993. [54] Wang, J.W., Cheng, C.H., Cheng, H.K., Fuzzy Hierarchical TOPSIS for Supplier Selection, Applied Soft Computing, in press, 2008. [55] Albino, V., Garavelli, A.C., A Neural Network Application to Subcontractor Rating in Construction Firms, International Journal of Project Management, Vol.16, No.9-14, 1998. [56] Min, H., International Supplier Selection: A Multi-Attribute Utility Approach, International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, Vol.24, No.5: 24-33, 1994. [57] Cedimoğlu, İ.H., Tunacan T., Örüntü Tanıma Sistemiyle Tedarikçi Seçimi, YA/EM XXIV. Ulusal Kongresi Bildiriler CD si, 2004. [58] Patton, W.E., Use of Human Judgment Models in Industrial Buyer s Vendor Selection Decisions, Industrial Marketing Management, Vol.25, No.2, 135-149, 1996. [59] Petroni, A., Braglia, M., Vendor Selection Using Principal Component Analysis, Journal of Supply Chain Management, Vol.36, No.2: 63-69, 2000. [60] Hinkle, C.L., Robinson, P. J., Green, P. E., (1969), Vendor Evaluation Using Cluster Analysis, Journal of Purchasing, Vol.5, No.3: 49-58. [61] Holt, G.D., Which Contractor Selection Methodology?, International Journal of Project Management,Vol.16, No.3: 153-164, 1998. [62] Saaty, T. L., The Analytic Hierarchy Process, New York, McGraw- Hill, 1980. [63] Saaty, T.L., The ANP for Decision Making with Dependence and Feedback, USA: RWS Publications, 1996. [64] Saaty, T.L., Decision Making with Dependence and Feedback The Analytic Network Process, USA: RWS Publications, Second Edition, 2001. [65] Saaty, T.L., Theory and Applications of the Analytic Network Process, USA: RWS Publications, 2005. [66] Dağdeviren, M., Dönmez N., Kurt, M., Bir İşletmede Tedarikçi Değerlendirme Süreci İçin Yeni Bir Model Tasarımı ve Uygulaması, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, Vol.21, No.2, 247-255, 2006. [67] Niemira, M.P., Saaty, T.L., An Analytic Network Process Model for Financial-Crisis 109

Forecasting, International Journal of Forecasting, Vol.20, 573-587, 2004. [68] Ayağ, Z., Özdemir, R.G., An Intelligent Approach to ERP software Selection Through Fuzzy ANP, Int. Journal of Production Research, Vol.45, No.10, 2169-2194, 2007. [69] Agarwal, A., S, Ravi., Tiwari, M.K., Modeling the Metrics of Lean, Agile and Leagile Supply Chain: An ANP-based Approach, European Journal of Operational Research, Vol.173, 211-225, 2006. [70] Özdemir, M.S., Analitik Serim Süreci ve EM deki Uygulamaları, YA/EM'2004 XXIV. Ulusal Kongresi Bildiriler CD si, 2004. [71] Bayazıt, Ö., A New Methodology in Multiple Criteria Decision-Making Systems: Analytical Network Process (ANP) and An Application, Ankara Ü. Siyasal Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt:57, Sayı:1, 15-33, 2002. [72] Güngör, A., Evaluation of Connection Types in Design for Disassembly (DFD) Using Analytic Network Process, Computers & Industrial Engineering,Vol.50, No.12, 35-54, 2006. [73] Karsak, E.E., Sozer, S., Alptekin, S.E., Production Planning in Quality Function Deployment Using A Combined ANP and Goal Programming Approach, Computers & Industrial Engineering, Vol.44, No.1, 171-190, 2002. [74] Chung, S.H., Lee, A.H.I, Pearn W.L., Analytic Network Process (ANP) Approach for Product Mix Planning in Semiconductor Fabricator, International Journal of Production Economics, Vol.96, No.2, 15-36, 2005. [75] Tuzkaya,G., Önüt, S., Tuzkaya, U.R., Gülsün B., An Analytic Network Process Approach for Locating Undesirable Facilities: An Example from Istanbul, Journal of Environmental Management, Vol.88, No.4, 970-983, 2008. [76] Yüksel, İ., Dağdeviren,M., Using the Analytic Network Process (ANP) in a SWOT Analysis- A Case Study for A Textile Firm, Information Sciences, Vol.177, No.16, 3364-3382, 2007. [77] Wu, W.Y., Shih, H.A., Chan, H.C., The Analytic Network Process for Partner Selection Criteria in Strategic Alliances, Expert Systems with Applications, in press, 2008. [78] Görener, A., Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) Yazilimi Seçiminde Öncelikli Kriterlerin Belirlenmesi: Bir Analitik Ağ Süreci Uygulamasi, VIII. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu Bildiriler Kitabı, 41-48, 2008. [79] Khan, S., Faisal, M.N., An Analytic Network Process Model for Municipal Solid Waste Disposal Options, Waste Management, Vol.28, No.9, 1500-1508, 2008. [80] Lee, H., Kim, C., Cho, H., Park, Y., An ANPbased Technology Network for Identification of Core Technologies: A Case of Telecommunication Technologies, Expert Systems with Applications, in press, 2007. [81] Wu, W.W., Lee, Y.T, Selecting Knowledge Management Strategies by Using The Analytic Network Process, Expert Systems with Applications, Vol.32, No.3, 841-847, 2007. [82] Bayazıt, Ö., Karpak B., An ANP Based Framework for Successful Total Quality Management:An Assessment of Turkish Manufacturing Industry, Int. Journal of Production Economics, Vol.105, No.1,79-96, 2007. [83] Kahraman, C., Ertay, T., Büyüközkan, G., A Fuzzy Optimization Model For QFD Planning Process Using Analytic Network Approach, European Journal of Operational Research, Vol.171, No.2, 390-411, 2006. [84] Lee, J.W., Kim, S.H., Using Analytic Network Process and Goal Programming for Interdependent Information System Project Selection, Computers & Operations Research, Vol.27, No.4, 367-382, 2001. [85] Özyörük, B., Özcan E.C., Otomotiv Sektöründe Tedarikçi Seçimine Etki Eden Faktörler ve Tedarikçi Seçimi, V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu Bildiriler Kitabı, 625-629, 2005. [86] Saaty, T.L., Özdemir, M.S., The Encyclicon: A Dictionary of Decisions with Dependence and Feedback Based on the Analytic Network Process, USA:RWS Publications, 2005. ÖZGEÇMİŞ Ali Lisans eğitimini Kocaeli Üniversitesi, Makine Mühendisliği bölümünde tamamlamıştır. Sonrasında, Yıldız Teknik Üniversitesi ve İstanbul Ticaret Üniversitesinden sırasıyla İmalat ve Endüstri Mühendisliği alanlarında yüksek lisans dereceleri almıştır. Halen İstanbul Üniversitesinde, Üretim Yönetimi alanında doktora eğitimini sürdürmekte olup, Beykent Üniversitesinde Öğretim Görevlisi olarak akademik çalışmalarına devam etmektedir. Çalışma alanları; Üretim Yönetimi, Kalite Yönetimi, Tedarik Zinciri Yönetimi ve Çok Kriterli Karar Verme Metotları olan yazarın çeşitli ulusal-uluslararası dergilerde ve sempozyumlarda yayınlanmış çalışmaları mevcuttur. 110