Yayın Gelş Tarh: 22.10.2014 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 19.04.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 12.07.2016 Clt: 18, Sayı: 2, Yıl: 2016, Sayfa: 255-272 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.78956 ISSN: 1302-3284 E-ISSN: 1308-0911 Araştırma Makales AHP-VIKOR ENTEGRE YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ: TEKSTİL SEKTÖRÜ UYGULAMASI Öz 255 İsmal KARA * Fath ECER ** Tedarkç seçm, küreselleşme le artan rekabet ortamında frmalar çn en krtk faalyetlerden brdr. Tedark zncr yönetmndek bu öneml sorunun üstesnden gelmek se frmalara öneml ölçüde rekabet avantaı sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı Analtk Hyerarş Proses (AHP) ve VIKOR (VIse Krterumsa Optmzaca I Kompromsno Resene) entegre yöntem le en y tedarkçnn seçmdr. Çalışmada malyet, kalte, teslmat, profl ve esneklk krterler ana krter olarak belrlenmş ve bu krterlere lşkn 12 alt krter tespt edlmştr. Ayrıca, çalışmada AHP yöntem krterlern görel önemnn tespt edlmes çn, VIKOR yöntem se alternatflern sıralanmasında kullanılmıştır. Uygulama sonucunda en öneml krter teslmat olarak belrlenmştr. Çalışma AHP-VIKOR entegre yöntemnn tedarkç seçmnde kullanılablecek etkn br yöntem olduğunu göstermştr. Anahtar Kelmeler: AHP, VIKOR, Tedarkç Seçm, Tedarkç Değerlendrme. SUPPLIER SELECTION WITH AHP-VIKOR INTEGRATED METHOD: TEXTILE INDUSTRY APPLICATION Abstract Suppler selecton s one of the most crtcal actvtes for companes n the ncreasngly compettve envronment due to globalzaton. Overcomng ths mportant problem n supply chan management provdes sgnfcant compettve advantage to companes. The am of ths study s to choose the best suppler by usng the ntegrated method of Analytcal Herarchy Process (AHP) and VIKOR (VIse Krterumsa Optmzaca I Kompromsno Resene). In ths study, cost, qualty, delvery, flexblty and profle were determned as the man crtera and 12 sub-crtera of these man crtera were dentfed. Also, whle AHP method was used for dentfyng the relatve mportance of the crtera, VIKOR method was used for rankng the alternatves. As a result, delvery was found to be the most mportant crteron. The fndngs ndcate that AHP-VIKOR ntegrated method s an effcent method whch can be used n the selecton of supplers. Keywords: AHP, VIKOR, Suppler Selecton, Suppler Evaluaton. * Öğr. Gör., Uşak Ünverstes, Eşme Meslek Yüksekokulu, Bankacılık ve Sgortacılık Bölümü, smal.kara@usak.edu.tr ** Doç. Dr., Afyon Kocatepe Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, İşletme Bölümü, fecer@aku.edu.tr
Kara, İ., Ecer, F. DEÜ SBE Dergs, Clt: 18, Sayı: 2 GİRİŞ Günümüzde artan rekabet ortamında br mal ya da hzmetn hayatta kalablmes ürünün tasarım aşamasından müşterye ulaşmasına kadar brçok faktörün uygun br bütünlük oluşturmasını gerektrr. İşletmeler arasındak rekabet artık tedark zncrlerndek rekabete dönüşmüştür. İşletmelern başarısını tedark zncr çersndek bütün hücrelern performansının etkledğ öngörülmektedr (Arıkan ve Küçükçe, 2012). Bu nedenle günümüzün rekabet ortamında, etkl br tedarkç seçm sürec herhang br frma organzasyonunun başarısı çn çok önemldr (Supçller ve Çapraz, 2011). Tedarkç seçm, üretmde kullanılan hammaddelern ve malzemelern nerden ve ne kadar alınacağının karar verlmes olarak fade edleblr (Supçller ve Çapraz, 2011). Günümüzde kısa sürel, küçük mktar satın alma sstemne dayalı tedarkç lşkler yerne uzun sürel, karşılıklı güvene dayalı tedarkç lşkler terch edlmeye başlamıştır (Yılmaz, 2012). Doğru seçlmş tedarkçlerle çalışmak br frmada malyetler azaltırken rekabet yeteneğn de arttırmaktadır. Brçok sektörde br ürünün hammadde ve parça malyetler bazı durumlarda ana malyetn %70'n oluşturmaktadır (Ghodsypour ve O Bren, 1998). Bu çalışmada, Uşak tak br tekstl frması çn tedarkç seçm yapılmıştır. Çalışmanın amacı frma çn en y tedarkçnn seçlmesdr. Bu çerçevede Analtk Hyerarş Proses (AHP) ve VIKOR (VIse Krterumsa Optmzaca I Kompromsno Resene) yöntemler brlkte kullanılmıştır. AHP ve VIKOR Çok Krterl Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerndendr. AHP ve VIKOR yöntemler ÇKKV modeller çn çözüm sunan, kolay anlaşılır ve değşmlere kolayca adapte olablen esnek yapıları nedenyle çalışmada kullanılmaya uygun görülmüştür (Uygurtürk ve Uygurtürk, 2014). Tekstl sektöründe tedarkç seçm konusunda AHP ve VIKOR modellernn entegre kullanıldığı br çalışmaya lteratürde rastlanmamıştır. Frmanın çalışma yapısını etkleyen faktörler seçm krterler çn genel krterlern kullanılması yönünde etk etmşlerdr. Değerlendrme krterlernn önem ağırlıklarının belrlenmes çn öncelkle AHP yöntem, ardından tedarkçlern sıralanması çn VIKOR yöntem kullanılmıştır. AHP, çok sayıdak krter kl karşılaştırmaya tab tutarak bu krterlern brbrne göre görel önem derecelern sıralayan br karar verme teknğdr (Arıkan ve Küçükçe, 2012). AHP, lteratürde tedarkç seçmnde en yaygın kullanılan ÇKKV yöntemlernden brsdr (Agarwal vd., 2011). Çalışmada krter ağırlıklarının belrlenmes Expert Choce 9.0 programı le yapılmıştır. Bu program krterlern ağırlıklarını ve tutarsızlıklarını değerlendrmektedr (Supçller ve Çapraz, 2011). ÇKKV yöntemlernden br olan ve son yıllarda yoğun olarak kullanılan VIKOR yöntem se deal çözüme yakınlığa göre sıralama yapan ve uzlaşık çözüm sağlayan br yöntemdr. Yöntem, maksmum grup faydasını ve buna bağlı olarak karşıt görüşlern mnmum pşmanlığını sonuca etk ettreblmes yönüyle dğer ÇKKV yöntemlernden farklılaşmaktadır (Ersoylu, 2011). Gerçekç çözümler vermes ve 256
AHP-Vkor Entegre DEU Journal of GSSS, Vol: 18, Issue: 2 pratk olarak uygulanablr olması nedenyle çalışmada VIKOR yöntem seçlmştr. VIKOR yöntem le alternatfler sıralamak çn se MS Excel de yazılan algortmadan yararlanılmıştır. Çalışmada öncelkle lteratür taraması yapılmıştır. AHP ve VIKOR yöntemlernn tanıtımından sonra yapılan uygulama ele alınmıştır. Sonuç bölümünde se bulgular tartışılmış ve önerlerde bulunulmuştur. LİTERATÜR TARAMASI Günümüzde frmaların pek çoğu mal ve hzmet üretm aşamalarının tümünü kendler yapamamaktadır. Frmalar, organzasyon yapılarını optmze etmek, malyetler düşürmek ve kaltel ürünler elde edeblmek çn üretm safhasında tedarkçlerle çalışmaktadırlar (Küçük ve Ecer, 2008). Bu anlamda doğru tedarkçlern seçlmes frmalar açısından krtk br öneme sahptr. Tedarkç seçmnde en öneml nokta tüm htyaçları eksksz olarak, zamanında ve en uygun fyatla karşılayablecek tedarkç karmasını seçmektr. Bu nedenle, frmanın çnde bulunduğu sektör koşulları çerçevesnde tedarkç seçm yapılır ve seçlen tedarkçlere frma çn gerekl sparşler verlr (Boer vd., 2001). Tedarkç değerlendrme le lgl lteratürde lk çalışmalar ncelendğnde, lk önceler fnansal ölçeklern öne çıktığı daha sonra se çok sayıda değerlendrme krternn sürece dahl olduğu görülmektedr (Göktürk vd., 2011). Tedarkç seçm problem, ncel ve ntel pek çok faktörü br arada barındıran br ÇKKV problemdr (Soner Kara, 2011). Bu nedenle bu tür ÇKKV problemlernn sstematk olarak değerlendrlmes doğru çözümlere ulaşmak adına önem taşımaktadır (Gencer ve Gürpınar, 2007). Tedarkç değerlendrme problemlernn çözümü amacıyla lteratürde farklı yöntemler kullanılmıştır (Göktürk vd., 2011). Bu yaklaşımlardan öne çıkanlar şunlardır: Kümeleme analz (Boer vd., 2001), matematksel programlama modeller (Amn vd., 2011; Rush vd., 2010; Sanner ve Boutler, 2012; Wang vd., 2011; Wu ve Blackhurst, 2009) yapay zeka ve ağ tabanlı yöntemler (Tseng, 2011; Ferrera ve Borensten, 2012; Xu ve Yan, 2011; Lee ve Ouyang, 2009) ve ÇKKV yöntemler (Levary, 2008; Ln vd., 2010; Chen vd., 2011; Saen, 2010; Chang vd., 2011). Dckson (1966) tarafından yapılan çalışma bu alanda yapılan öncül çalışmalardan brsdr (Kapar, 2013). Dckson (1966) çalışmasında 273 satın alma yönetcsyle br anket yapmış ve tedarkç seçmnde etkl olan faktörler tespt etmştr. Çalışma sonucunda cevaplayıcıların kalte, teslmat ve performans geçmş krterlern öneml buldukları görülmüştür (Tahrr vd., 2008). 2000 le 2008 yılları arasında yayınlanan 78 makaley nceleyen Ho vd. (2010) en yaygın olarak kullanılan tedarkç seçm krterlern kalte, teslmat ve fyat olarak belrlemşlerdr. Güngör vd. (2010) çalışmalarında, malyet, kalte, teslmat, 257
Kara, İ., Ecer, F. DEÜ SBE Dergs, Clt: 18, Sayı: 2 esneklk ve satış sonrası hzmet krterlern kullanmışlardır. Thruchelvam ve Tookey (2011), çalışmalarında Malezya elektrk endüstrs çn tedarkç seçmn gerçekleştrmşlerdr. Sanaye vd. (2010) le Shemshad vd. (2011), tedarkç seçmnde grup karar alma yöntem olarak bulanık VIKOR u kullanmışlardır. Fazlollahtabar vd. (2011), çalışmalarında tedarkç seçmn gerçekleştrmek çn AHP ve TOPSIS modellernden faydalanmışlardır. Aguezzoul (2013), çalışmasında mal tedarkçlernn karşılaştırılmasında en çok kullanılan yöntemlern, doğrusal ağırlıklandırma modellernde AHP ve matematksel programlarda VZA olduğunu fade etmştr. Shaw vd. (2012) bulanık AHP yöntemn ve bulanık çok amaçlı doğrusal programlamayı kullanarak tedarkç seçm yapmışlardır. ÇALIŞMADA YARARLANILAN YÖNTEMLER Bu bölümde çalışmada entegre model oluşturmakta yararlanılan ve ÇKKV yöntemlernden olan AHP ve VIKOR yöntemlernden kısaca bahsedlmştr. AHP (Analtk Hyerarş Proses) Yöntem AHP, lk olarak Saaty (1980) tarafından gelştrlmştr. AHP, ÇKKV problemlernde alternatfler arasından seçm yapmaya yarayan ve karar verclern etkn olarak sürece katkı yapabldğ br yöntemdr (Saaty, 2000). AHP nn güçlü yönü, kl karşılaştırma mkanı tanımasıdır (Lu ve Ha, 2005). Subektf veya soyut krterlern br hyerarşye göre belrlenmes ve düzenlenmes özel br değer taşır. Hyerarşde hedefler, ana ve alt krterler le alternatfler yer alır (Saaty, 1988). AHP yöntem, modelleme ve ölçüm şlem faalyetler le br dz krtern görel önemn belrlemek çn kullanılan br yaklaşımdır (Wnd ve Saaty, 1988). AHP, br problem bölümlere ayırarak, kl karşılaştırmalar yapar ve hyerarşk br yapı çersnde öncelkler belrleyerek böylece oluşan sstematk br sürec yönetr (Ecer ve Küçük, 2008). AHP nn uygulama adımları şunlardır (Ecer ve Küçük, 2008): Adım 1. Problem tanımlanır ve amaç belrlenr. Adım 2. Ana krterler ve bunların alt krterler çn görel öncelkler belrlenerek hyerarşk yapı oluşturulur. Adım 3. Ana ve alt krterler le alternatfler Tablo 1 de verlen ölçek kullanılarak kl karşılaştırmalara tab tutulurlar (Küçük ve Ecer, 2008). 258
AHP-Vkor Entegre DEU Journal of GSSS, Vol: 18, Issue: 2 Tablo 1: AHP İkl Karşılaştırma Ölçeğ Önem Dereces Tanım Açıklama 1 Eşt derecede öneml İk faalyetn aynı düzeyde terch edlmes 3 Braz öneml Seçlen faalyetn dğernden braz daha fazla terch edlmes 5 Çok öneml Seçlen faalyetn dğernden çok daha fazla terch edlmes 7 Çok kuvvetl derecede öneml Seçlen faalyetn dğerne göre çok kuvvetl şeklde terch edlmes 9 Mutlak öneml Seçlen faalyetn dğernden maksmum derecede yüksek terch edlmes 2,4,6,8 Ara değerler 1-3, 3-5, 5-7, 7-9 arası değerlendrmeler Tersler Ters karşılaştırmalar Kaynak: Ecer, F. ve Küçük, O. (2008). Tedarkç seçmnde analtk hyerarş yöntem ve br uygulama. Atatürk Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, 11 (1), s.358. Adım 4. Karşılaştırma matrsnn sütunları toplanıp sütundak termler tek tek sütun toplamına bölünerek normalze edlmş matrse dönüştürülür (Ecer ve Küçük, 2008). Adım 5. Normalze edlmş matrsn satırlarının artmetk ortalaması alınarak görel öncelkler matrs elde edlr. Ana ve alt krterler le alternatflern önem sıralaması yapılır. Adım6. Görel öncelk matrsndek değerler kl karşılaştırma matrsnn sütunundak tüm değerlerle çarpılarak ağırlıklandırılmış toplam matrs oluşturulur. Adım 7. max değer hesaplanır. Adım 8. Tutarlılık gösterges (T.G) Eştlk (1) le hesaplanır. max n T. G n 1 Adım 9. Tablo 2 ve Eştlk (2) yardımıyla tutarlılık oranı (consstency rato) (TO) hesaplanır (R.G: Rassallık Gösterges). T. G T. O (2) R. G Tablo 2: Hesaplamalarda Yararlanılan Rassallık Tablosu n 1 3 5 7 9 11 13 15 Aldığı Değer 0.0 0.58 1.12 1.32 1.45 1.51 1.56 1.59 Kaynak: Ecer, F. ve Küçük, O. (2008). Tedarkç seçmnde analtk hyerarş yöntem ve br uygulama. Atatürk Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, 11(1): 359. (1) 259
Kara, İ., Ecer, F. DEÜ SBE Dergs, Clt: 18, Sayı: 2 Saaty e (1980) göre br karar verme problemnde karar verclern değerlendrmelernn kabul edleblr olması çn tutarlılık oranının (consstency rato) 0.10 dan küçük olması gerekmektedr. Dğer br fadeyle hesaplanan TO nun 0.10 dan küçük çıkması kl mukayeselern tutarlı çıktığını fade eder. VIKOR (VIse Krterumsa Optmzaca I Kompromsno Resene) Yöntem VIKOR yöntem brbrler le çelşkl krterlern olduğu karışık sstemlern çözümü çn Oprcovc tarafından gelştrlmştr (Oprcovc, 1998). Daha sonra se Oprcovc ve Tzeng (2004) tarafından yöntemn tekrar düzenlenmes le ÇKKV problemlernde uygulanablr br teknk halne gelmştr. Yöntemn temel, alternatfler çn değerlendrme krterlern de dkkate alarak br deal çözüme yakınlık ya da uzlaşık çözümün bulunmasıdır. Uzlaşık çözüm, ortak kabul üzernde anlaşmaya varılmış deale en yakın çözümdür. Alternatfler krterlere göre değerlendrldğnde uzlaşık sıralama en uygun çözüme yakınlık değerler karşılaştırılarak bulunur (Tayyar ve Arslan, 2013). Yöntem eştlk (5) dek denklem le çoğunluğun maksmum grup faydasını fade ederken, eştlk (6) dak denklem le karşıtın mnmum breysel pşmanlığını dkkate alır (Oprcovc ve Tzeng, 2007). Karar vercler bu yöntem sayesnde sonuç üzernde etkl olablme şansına da sahptrler (Görener, 2011). VIKOR yöntem aşağıdak adımları çerr (Tayyar ve Arslan, 2013): * 1. Adım: Her br krter çn alternatflern aldığı en y ( f ) ve en kötü ( f ) değerler belrlenr, ( 1, 2,..., n) Eğer krter fayda krter se: çn; f max f, f mn f, (3) * Eğer krter malyet krter se: f mn f, f max f, (4) * 2. Adım: w krter ağırlıklarını göstermek üzere her br alternatf çn ve R değerler hesaplanır. ( 1, 2,..., ) n * * ( ) / ( ) 1 S w f f f f (5) S R w f f f f * * max ( ) / ( ) (6) 260
AHP-Vkor Entegre DEU Journal of GSSS, Vol: 18, Issue: 2 3. Adım: Her br alternatf ( 1, 2,..., ) çn Q değer hesaplanır. Q v S S S S v R R R R (7) * * * * ( J ) / ( ) (1 )( ) / ( ) * Eştlk (7) de S mn S ken S max S olup R * mn R ken se R max R J değerlern fade eder. Ayrıca v fades en yüksek grup faydasının ağırlığı olup (1-v) se kşsel pşmanlığın ağırlığıdır. Uzlaşma ancak v >0.5 üyelern çoğunluk oyu, v=0.5 fkr brlğ ya da v<0.5 veto le üç şeklde sağlanablr (Oprcovc ve Tzeng, 2007). Genellkle maksmum grup faydasının ağırlığı çn v=0.5 değer kullanılır (Lxn vd., 2008). 4. Adım: Elde edlen S, R ve Q değerler küçükten büyüğe doğru sıralanır. S, R ve Q değerlernn sıralamaları yapılır ve sıralamalar elde edlr. 5. Adım: Q değerler küçükten büyüğe doğru sıralanır. En yqdeğerne sahp alternatfn seçleblmesnn k şartı vardır. Koşul 1 - Kabul edleblr avanta: En y ve en yye yakın seçenek arasında belrgn br fark olduğunun kanıtlanmasını çeren koşuldur. Q( A ) Q( A ) DQ (8) (2) (1) (8) numaralı eştszlkte A(1) en y alternatf, A(2) se en y knc alternatf temsl etmektedr. 1 DQ J 1 (9) (9) numaralı eştlkte J alternatf sayısını fade etmektedr. J 4 olması durumunda DQ 0.25 alınablr. En y lk k alternatf arasındak fark ne kadar fazla se en y alternatf seçmenn daha kolay olacağı söyleneblr (Tayyar ve Arslan, 2013). Koşul 2 - Kabul edleblr stkrar: Br alternatfn en y olduğunu söyleyeblmek çn en yüksek Q değerne sahp olmasının yanı sıra S ya da R değerlernn en az brnde de en y alternatf olması gerekr. Böylece kararın stkrarlı olduğu kabul edlr. 261
Kara, İ., Ecer, F. DEÜ SBE Dergs, Clt: 18, Sayı: 2 Eğer koşullardan br sağlanmıyorsa aşağıdak uzlaşık çözümler önerlr (Ersoylu, 2011). Eğer Koşul 2 sağlanmıyorsa A(1) ve A(2) alternatfler uzlaşık çözümdür. Eğer Koşul 1 sağlanmıyorsa A (1), A (2),, A( M ) alınarak eştszlk şu şeklde fade edlr. ( M ) (1) alternatfler dkkate Q( A ) Q( A ) DQ (10) Uzlaşık çözüm kümesnde Q değerlerne göre sıralama yapılır. En y alternatf Q değerlernden mnmum değer alandır (Oprcovc ve Tzeng, 2004). TEDARİKÇİLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ YÖNELİK UYGULAMA Problemmzn yapısına uygun olarak lk önce amaç belrlenmştr. Bu amacı gerçekleştreceğ düşünülen alternatf tedarkçler tespt edlmştr. Ana krterler ve bunların alt krterlernn tesptyle hyerarşk yapı oluşturulmuştur. Çalışmada AHP yöntem le ana ve alt krter ağırlıkları belrlenmş, VIKOR yöntemyle nha sıralamalara ulaşılmıştır. Karar Krterlernn Belrlenmes Frmada tedarkç seçmnde kullanılacak krterlern tespt çn tedarkç seçm le lgl lteratür ncelendğnde tedarkç seçmnde en çok kullanılan krterler tespt edlmştr. Krterler tekstl sektöründe uzmanlaşmış 4 kşden oluşan ekbn görüşler alınarak tespt edlmştr. Ayrıca bu krterlern alt krterler de belrlenmştr. Şekl 1 de problemn hyerarşk yapısı gösterlmştr. 262
AHP-Vkor Entegre DEU Journal of GSSS, Vol: 18, Issue: 2 Şekl 1: Hyerarşk Yapı Tedarkç Değerlendrme Malyet (0.135) Kalte (0.196) Teslmat (0.377) Profl (0.107) Esneklk (0.186) Brm Fyat (0.719) Taşıma Malyet (0.281) Kusur Oranı (0.167) Kalte Sorununu Çözümleme (0.391) Ürün Kaltes (0.435) Teslmat Zamanına Uyma (0.714) Teslmat Mktarına Uyma (0.286) Tedarkçnn Fnansal yapı (0.169) Tedarkçnn İmaı (0.236) Yetenek ve Kapastes (0.596) Garant (0.328) Satış Sonrası Hzmetler (0.672) 1. Tedarkç (A) 2. Tedarkç (B) + 3. Tedarkç (C) 4. Tedarkç (D) 5. Tedarkç (E) Amaç Ana Krterler Alt Krterler Alternatfler AHP le Krter Ağırlıklarını Belrleme Uygulama, Uşak lndek br tekstl frmasında gerçekleştrlmştr. İşletmenn sahb, satın alma müdürü ve k şef hem tedarkç seçmnde yararlanılan krterler hem de beş tedarkç adayını değerlendrmşlerdr. Çalışmada 263
Kara, İ., Ecer, F. DEÜ SBE Dergs, Clt: 18, Sayı: 2 5 ana krter le bunlara at alt krterlerden yararlanılmıştır. Ana krterler malyet, kalte, teslmat, profl ve esneklk şeklnde 5 tanedr. Malyet ana krterne lşkn alt krterler brm fyat ve taşıma malyet; kalte ana krterne lşkn alt krterler kusur oranı, kalte sorununu çözme ve ürün kaltes; teslmat ana krterne lşkn alt krterler teslmat zamanı ve teslmat mktarı; profl alt krterler yetenek ve kapaste, fnansal yapı ve ma; esneklk ana krterne lşkn alt krterler se garant ve satış sonrası hzmetlerdr. Tablo 3-8 dek değerler karar verclern yaptıkları değerlendrmelern geometrk ortalamaları alınarak bulunmuş değerlerdr. Çalışmada Expert Choce 9.0 programı kullanılarak değerlendrmeler yapılmıştır. Tablo 3 te ana krterlern kl karşılaştırmaları verlmştr. Buna göre en öneml krter %37.7 le teslmattır. Dğer krterlern önem sıralaması se % 19.6 le kalte, % 18.6 le esneklk, % 13.5 le malyet ve % 10.7 le profl krterdr. Tablo 3: Yararlanılan Ana Krterlern İkl Karşılaştırılması Malyet Kalte Teslmat Profl Esneklk Önem ağırlığı Malyet 1 1.31 0.41 0.87 0.70 0.135 Kalte 1/1.31 1 0.35 3.25 2.12 0.196 Teslmat 1/0.41 1/0.35 1 3.25 3 0.377 Profl 1/0.87 1/3.25 1/3.25 1 0.45 0.107 Esneklk 1/0.70 1/2.12 1/3 1/0.45 1 0.186 TO: 0.05 Malyet krterne lşkn alt krterlern kl karşılaştırılmaları Tablo 4 te gösterlmştr. Buna göre karşılaştırmalar tutarlı olup (T.O= 0.00) ürün brm fyatı % 71.9, taşıma malyet se % 28.1 önem düzeyne sahptr. Tablo 4: Malyete İlşkn Alt Krterlern İkl Karşılaştırılması Brm fyat (K1) Taşıma Malyet (K2) Önem ağırlığı Brm fyat (K1) 1 3.5 0.719 Taşıma Malyet (K2) 1/3.5 1 0.281 TO: 0.00 Tablo 5 te kalteye lşkn alt krterlern kl karşılaştırılması verlmştr. Tutarlı olduğu görülen karşılaştırmalar sonucunda ürün kaltes % 44.2, kalte sorununu çözme % 39.1 ve kusur oranı % 16.7 önem ağırlığına sahptr. Tablo 5: Kalteye İlşkn Alt Krterlern İkl Karşılaştırılması Kusur oranı (K3) Kalte sorununu çözme (K4) Ürün kaltes (K5) Önem ağırlığı Kusur oranı (K3) 1 0.77 1.13 0.167 Kalte sorununu çözme (K4) 1/0.77 1 0.87 0.391 Ürün kaltes (K5) 1/1.13 1/0.87 1 0.442 TO: 0.02 264
AHP-Vkor Entegre DEU Journal of GSSS, Vol: 18, Issue: 2 Tablo 6 da teslmat ana krterne at alt krterlern karşılaştırılması verlmştr. Matrsn tutarlılık oranı 0.00 olup teslmat zamanı % 71.4 ve teslmat mktarı % 28.6 olarak hesaplanmıştır. Tablo 6: Teslmata İlşkn Alt Krterlern İkl Karşılaştırılması Teslmat zamanı (K6) Teslmat mktarı (K7) Önem ağırlığı Teslmat zamanı (K6) 1 3.5 0.714 Teslmat mktarı (K7) 1/3.5 1 0.286 TO: 0.00 Tedarkçnn proflne lşkn değerlendrmelerde kullanılan alt krterlern kl karşılaştırma sonuçları Tablo 7 de verlmştr. Buna göre yetenek ve kapaste % 59.6, ma % 23.6 ve fnansal yapı % 16.9 önem ağırlığına sahptr. Tablo 7: Profle İlşkn Alt Krterlern İkl Karşılaştırılması Fnansal yapı (K8) İma (K9) Yetenek ve kapaste (K10) Önem ağırlığı Fnansal yapı (K8) 1 1.03 0.95 0.169 İma (K9) 1/1.03 1 0.78 0.236 Yetenek ve kapaste (K10) 1/0.95 1/0.78 1 0.596 TO: 0.02 Esneklk alt krterler Tablo 8 de görüldüğü gb satış sonrası hzmetler (0.672) ve garant (0.328) olarak sıralanmıştır. Tablo 8: Esneklğe İlşkn Alt Krterlern İkl Karşılaştırılması Garant (K11) Satış sonrası hzmetler (K12) Önem ağırlığı Garant (K11) 1 1.53 0.328 Satış sonrası hzmetler (K12) 1/1.53 1 0.672 TO: 0.00 VIKOR Yöntem le Sıralamanın Belrlenmes Çalışmanın bu kısmında Şekl 1 de AHP yöntem le bulunan alt krter ağırlıkları VIKOR yöntemyle problemn çözümünde kullanılmıştır. Karar vercler her br alternatf alt krterler çerçevesnde değerlendrmşlerdr. Tablo 10 da K1, K2, K3 ve K8 tedarkçlerden elde edlen verlern ortalamasının alınmasıyla elde edlmş dğer krterler se sayısal değer almadığı çn Tablo 9 dak ölçek yardımıyla değerlendrlmştr. Çalışmada yararlanılan krterler fayda krter olduğundan Tablo 11 dek değerler (8) numaralı eştlk kullanılarak hesaplanmıştır. 265
Kara, İ., Ecer, F. DEÜ SBE Dergs, Clt: 18, Sayı: 2 Tablo 9: Değerlendrlmelerde Kullanılan Ölçek Dlsel fade Çok Kötü 1 Kötü 2 Orta 3 İy 4 Çok İy 5 Değer Tablo 10: Alt Krterlere Göre Alternatflern Aldığı Değerler K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 A 2.9 0.75 0.28 3 3.75 4 4 78 3.75 3.5 3.5 3.25 B 3.2 0.86 0.38 4.25 4.5 4.25 4 70 4.5 4 4.5 4.75 C 3.2 0.85 0.25 3.75 3.25 3.75 3.75 65 3.5 3.25 3 3 D 2.2 0.72 0.22 2.5 2.75 3.5 3.5 75 3 3.5 2.75 2.5 E 2.5 0.78 0.36 4 4.25 4.25 4.25 82 5 4.5 4.25 4 Tablo 11: Alt Krterlern En İy ve En Kötü Değerler K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 f* 3.2 0.86 0.38 4.25 4.5 4.25 4.25 82 5 4.5 4.5 4.75 f- 2.2 0.72 0.22 2.5 2.75 3.5 3.5 65 3 3.25 2.75 2.5 Eştlk (5) le S, Eştlk (6) le R ve Eştlk (7) le Q değerler hesaplanmıştır. Eştlk (7) de v değerler sırasıyla 0, 0.25, 0.5, 0.75 ve 1 olarak alınmış ve elde edlen Q değerlerne göre alternatflern sıralamasında değşklk olablmektedr (Göktürk vd., 2011). Tablo 12 elde edlen S, R ve Q değerler le Tablo 13 tek alternatf sıralamalarına bakılarak koşul 1 ve koşul 2 nn sınaması yapılmıştır. Böylece uzlaşık çözüme ulaşıldığı görülmüştür. Tablo 12: Alternatf Tedarkçlern S, R ve Q Değerler S R Q (v=0) (v=0.25) (v=0.5) (v=0.75) (v=1) A 2.639 0.477 0.496 0.497 0.498 0.498 0.499 B 0.512 0.238 0 0 0 0 0 C 2.991 0.596 0.744 0.703 0.663 0.622 0.581 D 4.775 0.719 1 1 1 1 1 E 1.074 0.503 0.551 0.446 0.341 0.236 0.131 266
AHP-Vkor Entegre DEU Journal of GSSS, Vol: 18, Issue: 2 Tablo 13: Duyarlılık Analz Sonuçları S değer çn sıralama R değer çn sıralama Q değer çn sıralama (v=0) (v=0.25) (v=0.5) (v=0.75) (v=1) A 3 2 2 3 3 3 3 B 1 1 1 1 1 1 1 C 4 4 4 4 4 4 4 D 5 5 5 5 5 5 5 E 2 3 3 2 2 2 2 Koşul 1: Eştlk (8) kullanılarak yapılan hesaplamalarda DQ değer 0.25 alınmıştır (DQ=1/(5-1)). v = 0 durumu çn 0.496-0 0.25 olduğundan avanta koşulu sağlanmaktadır. B tedarkçsnn avantalı olduğu söyleneblr. v = 0.25 durumu çn 0.446-0 0.25 olduğundan avanta koşulu sağlanmaktadır. B tedarkçsnn avantalı olduğu söyleneblr. v = 0.5 durumu çn 0.341-0 0.25 olduğundan avanta koşulu sağlanmaktadır. B tedarkçsnn avantalı olduğu söyleneblr. v = 0.75 durumu çn 0.236-0<0.25 olduğundan avanta şartı gerçekleşmemektedr. v = 1 durumu çn 0.131-0<0.25 olduğundan avanta şartı gerçekleşmemektedr. Eştlk (10) le yapılan değerlendrmede uzlaşık çözümün olduğu ve B, E, A tedarkçlernn C ve D tedarkçlerne göre avantalı olduğu bulunmuştur. Koşul 2: Q değerlerne göre yapılan sıralamada B tedarkçs en y değer olan tedarkçdr. B tedarkçs S ve R değerlernde de en y tedarkç olduğundan B tedarkçs seçm stkrar şartını sağlamaktadır. SONUÇ VE ÖNERİLER Çalışmada, tekstl sektöründe faalyet gösteren br frmanın tedarkç seçm problem ncelenmş ve probleme br entegre model le çözüm önerlmştr. Entegre model de AHP le VIKOR yöntemler yer almıştır. Karar krterlernn önem ağırlığının belrlenmesnde AHP yöntem, alternatflern değerlendrlmesnde se VIKOR yöntem kullanılmıştır. Çalışmada AHP nn kullanılmasının nedenler problemn çok sayıda krter barındırması; yöntemn grup kararı alma teknklerne elverşl olması; kullanışlı, bast ve etkn br teknk olması şeklnde özetleneblr. VIKOR yöntemnn kullanılma nedenler se karar verme problemnn çözümünde karar verclern sürece katkısını arttırarak doğablecek çatışmaların önüne geçmes ve daha doğru kararlar verleblmesn kolaylaştırmasıdır. VIKOR yöntemnde avanta koşulu sağlanamadığında uzlaşık çözümlern sunulması ve alternatfler çn kl karşılaştırmalar yapılmasına gerek kalmadan da aynı önem sıralamasına ulaşılabldğ çn böyle karar verme problemlerne daha kolay adapte olablen br yöntemdr. 267
Kara, İ., Ecer, F. DEÜ SBE Dergs, Clt: 18, Sayı: 2 Elde edlen sonuçlara göre teslmat ana krter en yüksek ağırlığa sahp krterdr. Çalışmanın knc sırada en öneml krter kaltedr. Bu krterler sırasıyla esneklk, malyet ve profl ana krterler takp etmektedr. Malyet ana krternn 0.135 ağırlıkla dördüncü sırada yer alması lgnç sonuçlardan br olmuştur. Teslmat ana krternn 0.377 ağırlıkla belrleyclğnn yüksek olması dğer lgnç sonuç olarak görülmüştür. Bunun nedennn uygulamanın yapıldığı frmanın yer aldığı sektörün özellklernden kaynaklanmış olableceğ düşünülmektedr. Teslmat krternn alt krterler mukayese edldğnde teslmat zamanının ötek alt krtere göre daha ehemmyetl olduğu görülmektedr. Aynı şeklde dğer öneml alt krterler, malyet krternde brm fyat; esneklk krternde satış sonrası hzmetler; profl krternde yetenek ve kapaste; kalte krternde se ürün kaltesdr. Önerlen entegre yöntemle yapılan değerlendrmeler sonucunda Tedarkç- B en y alternatf olmuştur. Onu sırasıyla Tedarkç-E, Tedarkç-A, Tedarkç-C ve Tedarkç-D zlemştr. Buna göre frma üretmde kullanacağı hammaddey öncelkle Tedarkç-B den karşılayablr. Dğer tedarkçler arasında se Tedarkç- E ve Tedarkç-A le çalışmak daha avantalıdır. Sonuç olarak, mevcut tedarkçler arasından en ysn belrlemek amacıyla önerlen entegre yöntem, esnek br yöntem olması sebebyle yen krterler ve alternatfler eklenmesne olanak sağlamaktadır. Bu yöntemn, frmaların halen ş yaptıkları tedarkçlern değerlendrmesnde kullanılableceğ gb lerde ş yapılablecek tedarkçlern belrlenmesnde de kullanılableceğ düşünülmektedr. Böylece çalışmada AHP ve VIKOR yöntemlernn entegre olarak tedarkç seçm problemlernde kullanılablrlğ ortaya çıkmıştır. Çalışma Uşak lndek br tekstl frmasında yapıldığı çn sonuçları genellemek pek doğru br yaklaşım olmayablr. Araştırmada kullanılan krterler değştğnde, karar vercler farklılaştığında veya farklı br sektördek br frmada uygulama yapıldığında bulguların değşmes muhtemeldr. Gelecekte yapılacak çalışmalar çn bulanık AHP ve bulanık VIKOR yöntemler kullanılarak yen çözüm modeller gelştrleblr. Ayrıca dğer ÇKKV yöntemler kullanılarak sonuçlar karşılaştırılablr. KAYNAKÇA Agarwal, P., Saha M., Mshra, V., Bag, M. ve Sngh, V. (2011). A revew of mult-crtera decson makng technques for suppler evaluaton and selecton. Internatonal Journal of Industral Engneerng Computatons, 2 (4): 801-810. Aguezzoul, A. (2013). Overvew on 3PL selecton problem. D. Folnas (Ed.) Outsourcng Management for Supply Chan Operatons and Logstcs Servces: İçnde 266-279. ABD: IGI Global. 268
AHP-Vkor Entegre DEU Journal of GSSS, Vol: 18, Issue: 2 Amn, S. H., Razm, J. ve Zhang, G. (2011). Suppler selecton and order allocaton based on fuzzy SWOT analyss and fuzzy lnear programmng. Expert Systems wth Applcatons, 38 (1): 334-342. Arıkan, F. ve Küçükçe, Y. S. (2012). Satın alma faalyet çn br tedarkç seçm - Değerlendrme problem ve çözümü. Gaz Ünverstes Mühendslk ve Mmarlık Fakültes Dergs, 27 (2): 255-264. Boer, L. D., Labro, E. ve Morlacch, P. (2001). A revew of methods supportng suppler selecton. European Journal of Purchasng & Supply Management, 7 (2): 75-89. Chang, B., Chang, C-W. ve Wu, C-H. (2011). Fuzzy DEMATEL method for developng suppler selecton crtera. Expert Systems wth Applcatons, 38 (3): 1850-1858. Chen, Y-H., Wang, T-C. ve Wu, C-Y. (2011). Strategc decsons usng the fuzzy PROMETHEE for IS outsourcng. Expert Systems wth Applcatons, 38 (10): 13216-13222. Dckson, G. W. (1966). An analyss of vendor selecton systems and decsons. Journal of Purchasng, 2 (1): 5-17. Ecer, F. ve Küçük, O. (2008). Tedarkç seçmnde analtk hyerarş yöntem ve br uygulama. Atatürk Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, 11 (1): 355-369. Ersoylu, İ. (2011). Bulanık VIKOR ve bulanık AHP yöntemler le performans ölçümü: Havacılık ve Uzay Teknololer Ensttüsü ne öğrenc seçm. Yayınlanmamış Yüksek Lsans Tez. Hava Harp Okulu Komutanlığı, Havacılık ve Uzay Teknololer Ensttüsü, İstanbul. Fazlollahtabar, H., Mahdav, I., Ashoor, M. T., Kavan, S. ve Mahdav- Amr, N. (2011). A mult-obectve 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 (9): 1039-1052. Ferrera, L. ve Borensten, D. (2012). A fuzzy-bayesan model for suppler selecton. Expert Systems wth Applcatons, 39 (9): 7834-7844. Gencer, C. ve Gürpınar, D. (2007). Analytc network process n suppler selecton: A case study n an electronc frm. Appled Mathematcal Modellng, 31 (11): 2475-2486. Ghodsypour, S. H. ve 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: 199-212. Göktürk, İ. F., Eryılmaz, A. Y., Yörür, B. ve Yuluğkural, Y. (2011). Br şletmenn tedarkç değerlendrme ve seçm problemnn çözümünde AAS ve 269
Kara, İ., Ecer, F. DEÜ SBE Dergs, Clt: 18, Sayı: 2 VIKOR yöntemlernn kullanılması. Dumlupınar Ünverstes Fen Blmler Dergs, (25): 61-74. Görener, A. (2011). Bütünleşk ANP-VIKOR yaklaşımı le ERP yazılımı seçm. Havacılık ve Uzay Teknololer Dergs, 5 (1): 97-110. Güngör, A., Coşkun, S., Durur, G. ve Güner Gören, H. (2010). A suppler selecton, evaluaton and re-evaluaton model for textle retal organzatons. Tekstl ve Konfeksyon Dergs, 20 (3): 181-187. Ho, W., Xu X. ve Dey, P. K. (2010). Mult-crtera decson makng approaches for suppler evaluaton and selecton: A lterature revew. European Journal of Operatonal Research, 202 (1): 16-24. Kapar, K. (2013). Br üretm şletmesnde analtk hyerarş sürec le tedarkç seçm. Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, 28 (1):197-231. Karaatlı, M., Ömürbek, N. ve Köse, G. (2014). Analtk hyerarş sürec temell TOPSIS ve VIKOR yöntemler le futbolcu performanslarının değerlendrlmes. Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, 29 (1): 25-61. Küçük, O. ve Ecer, F. (2008). İmalatçı şletmelerde uygun tedarkç seçm: analtk hyerarş yöntem le br KOBİ uygulaması. Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, 22 (2): 435-450. Lee, C. C. ve Ou-yang, C. (2009). A neural networks approach for forecastng the suppler s bd prces n suppler selecton negotaton process. Expert Systems wth Applcatons, 36 (2): 2961-2970. Levary, R. R. (2008). Usng the analytc herarchy process to rank foregn supplersbased on supply rsks. Computers and Industral Engneerng, 55 (2): 535-542. Ln, Y.-T., Ln, C.-L., Yu, H.-C., ve Tzeng, G.-H. (2010). A novel hybrd MCDM approach for outsourcng vendor selecton: A case study for a semconductor company n Tawan. Expert Systems wth Applcatons, 37 (7): 4796-4804. Lu, F.-H. F. ve Ha, H. L. (2005). The votng analytc va herarchy process method for selectng suppler. Internatonal Journal of Producton Economcs, 97 (3): 308-317. Lxn, D., Yng, L. ve Zhguang, Z. (2008). Selecton of logstcs servce provder based on analytc network process and VIKOR algorthm. ICNSC 2008 - IEEE Internatonal Conference on Networkng, Sensng and Control, Bldr Ktabı: İçnde 1207-1210. 6-8 Nsan 2008, Sanya, Çn. 270
AHP-Vkor Entegre DEU Journal of GSSS, Vol: 18, Issue: 2 Oprcovc, S. (1998). Mult-crtera optmzaton of cvl engneerng systems. Belgrade: Faculty of Cvl Engneerng. Oprcovc, S. ve Tzeng, G. H. (2004). Compromse soluton by MCDM methods: A comparatve analyss of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operatonal Research, 156 (2): 445-455. Oprcovc, S. ve Tzeng, G.-H. (2007). Extended VIKOR method n comparson wth outrankng methods. European Journal of Operatonal Research, 178 (2): 514-529. Oprcovc, S. (2009). A compromse soluton n water resources plannng. Water Resources Management, 23 (8): 1549-1561. Rush, A. M., Sontag, D., Collns, M. ve Jaakkola, T. (2010). On dual decomposton and lnear programmng relaxatons for natural language processng. In Proceedngs of the 2010 Conference on Emprcal Methods n Natural Language Processng: İçnde 1-11. 9-11 October 2010, MIT, Massachusetts, ABD. Hll. Saaty, T. L. (1980). The analytc herarchy process. New York: McGraw- Saaty, T. L. (1988). What s the analytc herarchy process? G. Mtra, H. J. Greenberg, F. A. Lootsma, M. J. Rkaert, H. J. Zmmermann (Ed.) Mathematcal Models of Decson Support: İçnde: 109-121. Berln Hedelberg: Sprnger. Saaty, T. L. ( 2000). Fundamentals of decson makng and prorty theory wth the analytc herarchy process (Analytc Herarchy Process Seres, Vol. 6). Pttsburgh: RWS Publcatons. Saen, R. F. (2010). Developng a new data envelopment analyss methodology for suppler selecton n the presence of both undesrable outputs and mprecse data. Internatonal Journal of Advanced Manufacturng Technology, 51 (9-12): 1243-1250. Sanaye, A., Fard, M. S. ve Yazdankhah, A. (2010). Group decson makng process for suppler selecton wth VIKOR under fuzzy envronment. Expert Systems wth Applcatons, 37 (1): 24-30. Sanner, S. ve Boutler, C. (2012). Approxmate lnear programmng for frst-order MDPs. arxv preprnt arxv:1207.1415. Shaw, K., Shankar, R., Yadav, S. S., ve Thakur, L. S. (2012). Suppler selecton usng fuzzy AHP and fuzzy mult-obectve lnear programmng for developng low carbon supply chan. Expert Systems wth Applcatons, 39 (9): 8182-8192. 271
Kara, İ., Ecer, F. DEÜ SBE Dergs, Clt: 18, Sayı: 2 Shemshad, A., Shraz, H., Toreh, M., ve Tarokh, M. J. (2011). A fuzzy VIKOR method for suppler selecton based on entropy measure for obectve weghtng. Expert Systems wth Applcatons, 38 (10): 12160-12167. Soner Kara, S. (2011). Suppler selecton wth an ntegrated methodology n unknown envronment. Expert Systems wth Applcatons, 38 (3): 2133-2139. Supçller, A. A. ve Çapraz, O. (2011). AHP-TOPSIS yöntemne dayalı tedarkç seçm uygulaması. Ekonometr ve İstatstk e-dergs, (13): 1-22 http://www.ournals.stanbul.edu.tr/uekos/artcle/vew/1023002204, (11.07.2014). Tahrr, F., Osman, M. R., Al, A., Yusuff, R. M., Esfandary, A. (2008). AHP aproach for suppler evaluaton and selecton n a steel manufacturng company. Journal of Industral Engneerng and Management, 1 (2): 54-76. Tayyar, N. ve Arslan, P. (2013). Hazır gym sektöründe en y fason şletme seçm çn AHP ve VIKOR yöntemlernn kullanılması. Celal Bayar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs, 11 (1): 340-358. Thruchelvam, S. ve Tookey, J. E. (2011). Evolvng trends of suppler selecton crtera and methods. Internatonal Journal of Automotve and Mechancal Engneerng, 4: 437-454. Tseng, M.-L. (2011). Green supply chan management wth lngustc preferences and ncomplete nformaton. Appled Soft Computng Journal, 11 (8): 4894-4903. Uygurtürk, H. ve Uygurtürk, H. (2014). Bütünleşk AHS-VIKOR yöntem le otel seçm. AİBÜ-İİBF Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, 10 (2): 103-117. Wang, C., Ren, K. ve Wang, J. (2011). Secure and practcal outsourcng of lnear programmng n cloud computng. 2011 Proceedngs IEEE INFOCOM: İçnde 820-828. 10-15 Nsan 2011, Shangha, Çn. Wnd, Y. ve Saaty, T. L. (1980). Marketng applcatons of the analytc herarchy process. Management Scence, 26 (7): 641-658. Wu, T. ve Blackhurst, J. (2009). Suppler evaluaton and selecton: An augmented DEA approach. Internatonal Journal of Producton Research, 47 (16): 4593-4608. Xu, J. ve Yan, F. (2011). A mult-obectve decson makng model for the vendor selecton problem n a bfuzzy envronment. Expert Systems wth Applcatons, 38 (8): 9684-9695. Yılmaz, E. (2012). Bulanık AHP-VIKOR bütünleşk yöntemyle tedarkç seçm. Marmara Ünverstes İ.İ.B. Dergs, 33 (2): 331-354. 272