SEZGİSEL BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ KULLANILARAK ERGONOMİK ÜRÜN KONSEPT SEÇİMİ

Benzer belgeler
Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

POLİTEKNİK DERGİSİ JOURNAL of POLYTECHNIC ISSN: (PRINT), ISSN: (ONLINE)

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ

Çoklu Periyotta Çevreci Tedarikçi Seçimi İçin Belirsizlik Etmenli Bir ÇÖKV Yöntemi

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

16. Dörtgen plak eleman

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

UÇAK ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OPTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması*

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

Yrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması

Belirsizlik Altında Çevre Bilinçli Tedarikçi Seçimi Probleminin İncelenmesi

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

VERİ MADENCİLİĞİ Farklı Demetleme Yöntemleri

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

PROMETHEE SIRALAMA YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ

PERSONEL TAYİN İŞLEMLERİ İÇİN AHP, TOPSIS VE MACAR ALGORİTMASI TABANLI KARAR DESTEK MODELİ

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü

ORGANİZASYON VE YÖNETİM BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt 11, Sayı 1, 2019 ISSN: (Online)

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI?

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

TARGET MARKET SELECTION IN FRESH FRUIT-VEGETABLE SECTOR USING FUZZY VIKOR METHOD

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 6, Sayı: 74, Temmuz 2018, s

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ

C SEGMENTİ ARAÇLARIN SEÇİMİ KONUSUNDA TOPSİS VE ENTROPİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KARŞILAŞTIRILMASI

ORGANİZASYON VE YÖNETİM BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt 10, Sayı 2, 2018 ISSN: (Online)

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme


Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

Ticari Bankalarının Yerli ve Yabancı Bankalar Açısından Performansları ve Performans Sürekliliklerinin Analizi: Türkiye Ölçeği ( ÖZET

TÜRKİYE DEKİ 22 BARALI 380 kv LUK GÜÇ SİSTEMİ İÇİN EKONOMİK DAĞITIM VE OPTİMAL GÜÇ AKIŞI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ

HİDROJEN-METAN KARIŞIM YANMASINDA YANMA MODEL SABİTİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

Tek yönlü VA için seçenek bir test yöntemi ve geliştirilen bilgisayar yazılımı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

Soğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu

Transkript:

Süleyman Demrel Ünverstes Mühendsl Blmler ve Tasarım Dergs 3(3), ÖS:Ergonom05, 433-440, 05 ISSN: 308-6693 raştırma Maales. Ulusal Ergonom Kongres Özel Sayısı Suleyman Demrel Unversty Journal of Engneerng Scences and Desgn 3(3), SI:Ergonom05, 433-440, 05 Research rtcle ISSN: 308-6693 Specal Issue of. Natonal Congress of Ergonomcs, Turey SEZGİSEL BULNIK TOPSIS YÖNTEMİ KULLNILRK ERGONOMİK ÜRÜN KONSEPT SEÇİMİ Bura EFE, Fath Emre BORN, Mustafa KURT Gaz Ünverstes, Mühendsl Faültes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, nara, Türye nahtar Kelmeler Sezgsel bulanı üme, TOPSIS, Ergonom ürün onsept, Ço rterl arar verme Özet Tenolo hızla gelşmete ve müşterlern ürünlerden ergonom belentler günümüzün reabetç pyasasında günden güne artmatadır. Bu nedenle müşter steler ve ergonom ısıtlar ürün tasarımında öneml rol oynamatadır. Müşter stelernn sürel değşmes nedenyle ergonom ürün tasarımının önem geçmş yıllara göre önem azanmatadır. Tenolonn gelşmes ve müşter stelernn sürel değşmesyle ürün yaşam çevrm zamanı günümüzde ısalmatadır. Ürün yaşam çevrm zamanın ısalması nedenyle ergonom ürün tasarım malyetnn düşmes ve ergonom ürün tasarım zamanının ısalması önem azanmatadır. Ergonom ürün tasarım malyetn düşürme ve zamanını ısaltma çn şletmeler en y onsept alternatf onseptler arasından seçmeye odalanmaları geremetedr. Bu nedenle en y ürün onseptn seçme ürün tasarımının en öneml adımıdır. Müşterlern ürün haında düşüncelern dlsel olara fade etmeler nedenyle bu aşamada esn değerler ullanan yöntemlerle ergonom ürün onseptlern değerlendrme olduça güçtür. Sezgsel bulanı üme, üye olma, üye olmama fonsyonları ve tereddütlü ndes le gösterldğnden dolayı arar verclern dlsel terchlern yansıtmata etn br yalaşımdır. Bu çalışmada, alternatfler arasından ergonom olara uygun olan telefon seçm çn ço rterl grup arar verme lteratüründe son zamanlarda popüler br metot olan TOPSIS metodunun sezgsel bulanı ortama genşletlmes önerlmştr. Elde edlen sonuç ncelendğnde önerlen yöntemn ergonom ürün tasarımında ullanıcıların dlsel fadeler nedenyle aynalanan belrszlğ etn şelde ele aldığı ve alternatf onseptler arasından en uygun onseptn seçm çn tasarımcıların ullanableceğ br arar verme yöntem olduğu görülmetedr. ERGONOMIC PRODUCT CONCEPT SELECTION USING INTUITIONISTIC FUZZY TOPSIS METHOD Keywords bstract Intutonstc fuzzy set, The technology rapdly advances and the ergonomc expectatons of customer from TOPSIS, products are to ncrease day by day n compettve maret. Therefore, the ergonomc Ergonomc product concept, constrants and the requrements of customers play ey role n product desgn. The Mult-crtera decson mang mportance of ergonomc product desgn s to ncrease due to changes on the requrements of customers contnuously accordng to the former years. The product lfe cycle s gettng shorten owng to the change on the requrements of customers and contnuously advance of technology. The decrease n the tme and cost of ergonomc product desgn has ganed mportance as shortenng product lfe cycle. Frms should focus on selectng the most approprate concept among alternatve concepts n order to reduce cost and tme of ergonomc product concept. İlgl yazar: buraefe@gaz.edu.tr, +90-3-58-3846 433

B. Efe, F. E. Boran, M. Kurt, Ö. F. Efe, Sezgsel Bulanı TOPSIS Yöntem Kullanılara Ergonom Ürün Konsept Seçm Therefore, the most mportant step n product desgn s the selecton of most approprate product concept. Evaluatng of ergonomc product concepts wth methods usng crsp values s dffcult at ths stage snce customers lngustcally expressed ther thoughts on product. Intutonstc fuzzy set whch s characterzed by membershp functon, non-membershp functon and hestaton margn, s an effectve method to represent the preference of decson maers. In ths study, The extenson of TOPSIS method whch s one of the most popular methods n mult crtera group decson mang lterature recently, to ntutonstc fuzzy envronment s proposed to select approprate moble phone as ergonomc among alternatves. The obtaned results showed that the proposed method effcently handles uncertanty arsen from expressons of users, and t s a decson mang method, that can be used to select approprate moble phone as ergonomc among alternatves by the desgners.. Grş Günümüzde tenolo hızlı gelşmete ve müşterlern ürünlerden belentler artmatadır. Bu nedenle müşter stelernn ön plana çıması ve sürel değşmes ürün tasarımını geçmşe göre daha öneml ılmatadır. Frmaların günümüz pyasasında reabet edp arlılığı oruyablmeler çn yen ürünler gelştrmeler ve sunmaları zorunlulu halne gelmştr (Vanegas ve Labb, 00). Dünyanın üreselleşmes eonom sınırların ortadan almasıyla brlte frmalar pyasaya yen ürün sunablece brço raple arşı arşıya almışlardır (Hammer ve Champy, 993). Tenolonn hızlı gelşm ve müşter stelernn sürel değşm ürün yaşam çevrm zamanını ısaltmatadır. Ürün yaşam çevrm zamanının günümüzde ısalmasıyla ürün tasarım zamanı ve malyetnn düşürülmes önem azanmatadır (Wang,997). Ürün yaşam çevrm sürec dört aşamadan oluşmata olup bu aşamalar başlangıç, gelşme, olgunlaşma ve düşüştür. Ürün, başlangıç aşamasında tasarlanmatadır. Frmalar pyasada reabet edp arlılığı sürdürme çn ürünü ısa sürede pazara sunmalıdır. Başlangıç aşamasını ısaltma çn de frmalar ürün tasarımını ço ısa sürede gerçeleştrmeldr. Ürün tasarım aşamasında yen br ürünün gelştrlmes özellle öneml br onudur (Yung vd., 006). Yen ürün gelştrme proses, mühendsl, fnans, pazarlama ve satış onularını çerdğ çn araştırma gelştrme faalyetler çnde, olduça armaşı br yapıya sahptr (Souhorouava ve Spann, 005). Yen br ürünün başarılı şelde pyasaya sunulması y tanımlanmış br ürün gelştrme prosesnn sonucudur. Ürün gelştrme proses; planlama, onsept gelştrme, sstem-düzey tasarımı, detaylı tasarım, deneme ve ayılama, ve deneme üretm aşamalarından oluşur. Ürün gelşm proses planlama aşaması le başlar. Bu aşamanın çıtıları aynı zamanda onsept gelşm aşamasının grdsn oluşturmatadır ve bu grdler ürün gelştrme taımına yol göstermetedr. Ürün gelşm prosesnn son aşaması ürünün pyasaya sunulması ve satın alınması çn ürünün hazır hale getrlmesdr. Konsept gelşm ürün gelşm prosesnn br aşamasıdır. Konsept gelşm ararları sadece ürün spesfasyonları ve ürünün temel onfgürasyonları olara değl aynı zamanda ürün yaşam çevrm zamanı ve satış sonrası hzmetler gb ürünün sağladığı dğer özelller de çermetedr (Krshan ve Ulrch, 00). Konsept gelşm proses brbrn zleyen müşter stelernn tanımlanması, hedef spesfasyonlarının belrlenmes, onsept üretme, onsept seçm, onsept deneme, son spesfasyonların belrlenmes, ve proe planlaması olma üzere yed aşamadan oluşmatadır. Her br aşamanın çıtısı br sonra aşamanın grdsn oluşturmatadır. Tasarım prosesnn l aşamasında müşter steler belrlenmel, bu müşter steler baz alınara ürün spesfasyonlarının br lstes gelştrlmeldr. Bu spesfasyonlar ürün tarafından sağlanmalıdır. Konsept tasarımının sonra aşaması tasarım prosesdr ve alt sstemlern urulmasını apsar. Çeştl onseptler belrlendten sonra en yüse performansı ve en düşü malyet veren alt ümelerden oluşan en y ombnasyon seçlr. Bu proses onsept seçm olara adlandırılır. Bu aşamadan sonra tasarım proses detaylı çözüme doğru lerler. Konsept gelşm prosesnn aşamalarından br olan onsept seçmnn amacı, prosesn başlangıcında en uygun olanı seçmetr. Ürün onsept seçm aşaması ürün gelştrme prosesnn en öneml adımıdır. Prosesn lerleyen aşamalarında tasarımı değştrme malyetl ve zor br ştr. Malyetlern yalaşı olara %60-80' bu aşamada ortaya çımatadır ( Duffy, vd., 993). Detaylı tasarım öneml olmasına rağmen gelşm prosesnde ararlar onsept seçm aşamasında alınır. lınan bu ararlar gelşm prosesnde tüm alt aşamaları etler (Smt ve Verma, 004). Bu nedenle en y onsept belrleme olduça önemldr. Çalışma beş bölümden oluşmatadır. İnc bölümde ürün onsept seçmyle lgl yazın taraması sunulmuştur. Üçüncü bölümde, sezgsel bulanı üme ve sezgsel bulanı TOPSIS yöntem haında temel blgler verlmştr. Dördüncü bölümde, alternatf onseptler arasından en y cep telefonu tasarım onseptnn seçm sezgsel bulanı TOPSIS yöntemyle ergonom ürün tasarım rterler date Efe B., Boran F.E., Kurt M., 05. SDU-JESD-48357-433-440 434

B. Efe, F. E. Boran, M. Kurt, Ö. F. Efe, Sezgsel Bulanı TOPSIS Yöntem Kullanılara Ergonom Ürün Konsept Seçm alınara gerçeleştrlmştr. Son bölümde çalışmadan elde edlen sonuçlar verlmştr.. Blmsel Yazın Taraması Lteratürde ürün onsept seçmyle lgl çeştl çalışmalar yapılmıştır. Konsept seçm problemlernn temel grds tasarım rterler (ürünün sağlama zorunda olduğu fonsyonlar) ve mevcut onseptlerdr. Böyle br problemn çözümünde ullanılan en temel metot arar matrsne dayalı metottur. Pugh un yöntem arar matrsne dayalı l metottur (Pugh, 98). Bu metotta arşılaştırmalar yapılıren nümer br hesaplama yapılmaz. Br onsept referans onsept olara seçlr ve dğer onseptler bu referans onsept le arşılaştırılır. Karşılaştırılan onsept referans onseptten daha y se +, daha ötü se - veya eşt se S sorları atanır. En yüse sora sahp onsept en y onsept olara seçlr. Bu metot olduça bast ve ullanışlı olmasına rağmen bazı dezavantaları da bulunmatadır. Ürün onsept seçmnde ço rterl arar verme yöntemler de ullanılmıştır. Marsh vd. (993) analt hyerarş proses (HP) metodunda hesaplamaları en aza ndrme çn hyerarş HP metodunu ullanara mane mühendslğ tasarımında en y tasarımı seçmşlerdr. yağ (00) blgsayar destel sstemlern analz ve uygulanması çn bulanı HP metodunu ullanmışlardır. yağ (004) bulanı HP metodunu onsept seçmnde ullanmıştır. İ aşamalı çalışmanın l aşamasında uygun olmayan onsept alternatflern bulanı HP metodunu ullanara, önceden belrlenmş sabt değerlere göre elemştr. İnc aşamada se brnc aşamadan alan onsept alternatflernn değerlendrlmesn bulanı HP metodu ve smülasyon analznden oluşan melez br metodla yapmıştır. yağ ve Özdemr (007) müşter stelern ve üretc stelern tatmn eden onseptn seçlmes onusunda analt ağ proses (P) yöntemn ullanmıştır. Bu çalışmada parça alıplarına yüse sıcalı ve basınçla plast enesyon yapan br sstem çn üç farlı onseptten en y olanının seçm yapılmıştır. P metodunun ullanılması le gerçe hayatta arar verme sürecnde fatörler arasında lşler date alan ve problemn te br yöne bağlı alara modelleme zorunluluğunu ortadan aldıran çözüm uygulanmıştır. Song vd. (03) yen ürün gelşmnn l aşaması olan ürün onsept seçm çn aralılı HP ve aralılı TOPSIS yöntemn ullanmışlardır. Yan ve Ma (05) çeştl bulanı brleştrme operatörlern ullanara grup arar verme ortamında yen br ürün çn alternatf ürün tasarımlarından en y onsept seçmn yapmışlardır. Lteratürde ürün onsept seçmyle lgl çalışmalar ncelendğnde ürün onsept seçmnde ergonom özelllern date alınmadığı görülmetedr. Bu çalışmada, alternatfler arasından ergonom olara uygun olan cep telefonu onsept seçm çn, ço rterl grup arar verme lteratüründe son Efe B., Boran F.E., Kurt M., 05. SDU-JESD-48357-433-440 zamanlarda popüler br metot olan TOPSIS metodunun sezgsel bulanı ortama genşletlmes önerlmştr. 3. Materyal ve Yöntem Bu bölümde sezgsel bulanı üme ve sezgsel bulanı TOPSIS le lgl temel blgler verlmştr. 3.. Sezgsel Bulanı Küme X boş olmayan br üme olsun. X de sezgsel bulanı ümes Eş. de tanımlanmıştır. {, µ ( ), ( ) } x x v x x X () () ttonasov (986) sezgsel bulanı üme teorsnde x elamanının ümesne at olma derecesn ( µ ( x ) ), at olmama derecesn ( v( x )) ve tereddüt ndesn ( π ( x )) tanımlamıştır. Sezgsel bulanı üme teorsnde at olma dereces ve at olmama derecesnn toplamı den üçütür. 0 µ ( x) + v ( x) () () Tereddüt ndes herhang br x elemanının ümesne at olup olmamasının tereddütlü düzeyn belrtmetedr. π () x µ () x v () x (3) (3) Eğer π ( x ) değer üçüse x elemanı haında blg görecel olara daha esndr. Eğer π ( x ) değer büyüse x elemanı haında blg görecel olara daha belrszdr. π ( x ) değer 0 a eşt olduğunda x elemanı haında blg esndr. Bu durumda sezgsel bulanı üme bulanı üme olmatadır. 3.. Sezgsel Bulanı TOPSIS Bu alt bölümde sezgsel bulanı TOPSIS yöntem açılanmşıır. {,,..., m } ve C { C C C } alternatflern ümes,,..., rterler ümesdr. Karar n verme grubu özdeş olmayıp l tane farlı arar vercden oluşmatadır. Özdeş olmayan arar verme gruplarında arar verclern görecel önem dereceler brbrnden farlıdır. Bazı arar vercler farlı tecrübe ve blg brmler nedenyle önem dereceler dğer arar verclerden ya daha az yada daha fazla olablmetedr. λ { λ λ λ},,..., arar verclern l 435

B. Efe, F. E. Boran, M. Kurt, Ö. F. Efe, Sezgsel Bulanı TOPSIS Yöntem Kullanılara Ergonom Ürün Konsept Seçm ağırlı vetörü olup λ 0,,,..., l, ve dr. ( ) ( ) R ( r ) mxn r l λ. arar vercnn arar matrs olup, ( µ, v, π ). arar verc tarafından verlen ( ) ( ) ( ) ( ).alternatfn. rterden aldığı sezgsel bulanı ( ) değerdr. µ. arar vercye göre.alternatfn. rter sağlama dereces, v. arar vercye göre ( ) ( ).alternatfn. rter sağlamama dereces ve π. arar vercye göre belrszl düzeyn göstermetedr. Verlen tanımlara bağlı olara, Boran vd. (009) tarafından önerlen sezgsel bulanı TOPSIS metodu, aşağıda verlen adımlardan oluşmatadır: dım. Karar verclern ağırlılarının belrlenmes. Karar verclern önem dereceler dlsel değşenler olara düşünülmüştür. Karar verclern ağırlılarını belrleme çn dlsel termler sezgsel bulanı sayılarla fade edlmştr. (,, ) D µ ν π. arar vercnn önem derecesn gösteren br sezgsel bulanı sayı olsun.. arar vercnn ağırlığı Eş.4 te hesaplanmıştır. λ µ µ + π µ ν + µ l µ + π µ + ν λ 0,,,..., l ve l λ (4) dım. Karar verclern alternatflere yönel yapmış olduları değerlendrmelern brleştrlere brleştrlmş arar matrsnn elde edlmes. Grup arar verme sürecnde, brleştrlmş arar matrsnn elde edlmes çn tüm arar verclern düşüncelernn br blg aybı olmadan grup düşünces olara brleştrlmes geremetedr. Bu nedenle Xu tarafından önerlen IFW ullanılmıştır (Xu, 007). r ( µ, v, π ) (,..., m;,,..., n), R brleştrlmş arar matrsnn elemanıdır. R ( µ, v, π ) ( µ, v, π ) ( µ n, v n, πn) ( µ, v, π ) ( µ, v, π ) ( µ, v, π ) n n n ( µ m, vm, π m) ( µ m, vm, π m) ( µ mn, vmn, πmn) r r r n r r r n r r r m m mn dım 3. Krterlern ağırlılarının belrlenmes. Karar problemnde her br rtern ağırlığı brbrne eşt değldr. Krterlern önem dereceler her br arar verc çn farlı düzeylerde olmatadır. Bu nedenle her br arar verc tarafından rterlere verlen sezgsel bulanı değerlern brleştrlmes geremetedr. (,, ) w µ ν π. arar vercnn. rter çn ( ) ( ) ( ) ( ) verdğ sezgsel bulanı sayı olup, rterlern ağırlıları IFW ullanılara Eş.6 da hesaplanmıştır. w IFWλ ( w, w,..., w ) λw λ w λ w λw () () ( l) () () (3) ( l) 3 l,, l l l l ( ) λ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) λ λ λ µ ν µ ν (6) {,, 3,..., } W w w w w rterlern ağırlıları olup w ( µ, ν, π ) (,,..., n) dr. dım 4. ğırlılı brleştrlmş arar matrsnn oluşturulması. Krterlern ağırlıları ve brleştrlmş arar matrs oluşturuldutan sonra ağırlılı brleştrlmş arar matrs elde edlr. ( µ, ν ) {, µ. µ, ν ν ν. ν } R R W x + x X (7) ve π ν ν µ. µ + ν. ν (8) ğırlılı brleştrlmş arar matrs () () ( l) () () ( l) r IFWλ ( r, r,..., r ) r λ r λ... r λl,, l l l l ( ) λ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) λ λ λ µ v µ v (5) Efe B., Boran F.E., Kurt M., 05. SDU-JESD-48357-433-440 436

B. Efe, F. E. Boran, M. Kurt, Ö. F. Efe, Sezgsel Bulanı TOPSIS Yöntem Kullanılara Ergonom Ürün Konsept Seçm R ( µ, v, π ) ( µ, v, π ) ( µ n, v n, π n) ( µ, v, π ) ( µ, v, π ) ( µ, v, π ) n n n ( µ m, v m, π m) ( µ m, v m, π m) ( µ mn, v mn, π mn) n n m r m r mn olup ( µ, v, π ) (,..., m;,,..., n) ağırlılı brleştrlmş arar matrsnn elemanıdır. dım 5. Poztf sezgsel bulanı deal çözümün ve negatf sezgsel bulanı deal çözümün belrlenmes. J fayda rterlernn set, J malyet rterlernn set olma üzere, poztf sezgsel bulanı deal çözüm ve negatf sezgsel bulanı deal çözüm olup, aşağıda gb elde edlr. (,,, n ), ( µ, v, π ) (,,, n ), ( µ, v, π ) ( max { } ), mn{ } r r r r r r Efe B., Boran F.E., Kurt M., 05. SDU-JESD-48357-433-440 ve,,,..., n (9),,,..., n (0) { J ( J) } ( mn { } ),( max{ } ) ( max{ µ } mn { v } J ), ( mn{ µ } max{ v } J ) µ µ µ () { } v v J v J () π {( mn { } J ),( max{ } J )} (3) µ µ µ (4) {( max { } ),( mn{ } )} v v J v J (5) ( { µ } { v } J ) max{ µ } mn{ v} J mn max, π ( ) (6) dım 6. Poztf ve negatf ayrım ölçümlernn hesaplanması. lternatfler ve poztf sezgsel bulanı deal çözümün ve negatf sezgsel bulanı deal çözüm arasında ayrımın ölçülmes çn, Hammng uzalı ölçümü, Eucldean uzalı ölçümü ve bu uzalı ölçümlernn normalze edlmş uzalı ölçümler ullanılablr. Bu çalışmada, Hammng uzalı ölçümü ullanılmıştır. lternatfler ve poztf sezgsel bulanı deal çözüm ve negatf sezgsel bulanı deal çözüm arasında ayrım ölçümler ( S ve S ) Eş.7 ve 8 de hesaplanmıştır. S µ µ ν ν π π,,,..., m n + + S µ µ ν ν π π,,,..., m n + + (7) (8) dım 7. Her br alternatf çn yaınlı atsayısının hesaplanması. Poztf sezgsel bulanı deal çözüm ve negatf sezgsel bulanı deal çözüme göre çn yaınlı atsayısı Eş. 9 da gb hesaplanır. C S S + S, 0 C,,,..., m dım 8. lternatflern sıralanması. (9) lternatfler, yaınlı atsayılarının büyülülerne göre sıralanırlar. 4. Uygulama Bu çalışmada cep telefonu çn ergonom ürün onsept seçm lteratürde çalışmalardan faydalanılara beş ergonom rter (Tablo ) ve beş farlı ürün onsept (Tablo ) belrlenere gerçeleştrlmştr (Ln ve ar.,008; Fung ve ar., 04). Üç şden oluşan br uzman gruptan elde edlen blgler ışığında ergonom tasarım rterlern en y derecede sağlayan ürün onsept belrlenmştr. Tablo. Ergonom ürün onsept seçm çn değerlendrme rterler Krter Dounmada rahatlı hss Krter Görsel çecl Krter 3 Rahat avrama Krter 4 Menülern ullanım olaylığı Krter 5 Kapatma tuşunun datszce ullanımının önlenmes Tablo. lternatf cep telefonu onseptler lternatf lternatf lternatf 3 lternatf 4 lternatf 5 Ergonom ürün onseptne sahp cep telefonu seçm çn önerlen Sezgsel Bulanı TOPSIS metodu aşağıda verlen adımları apsamatadır: 437

B. Efe, F. E. Boran, M. Kurt, Ö. F. Efe, Sezgsel Bulanı TOPSIS Yöntem Kullanılara Ergonom Ürün Konsept Seçm dım. Karar verclern ağırlılarının belrlenmes. Karar verclern önem dereceler dlsel değşenler olara düşünülmüştür. Karar verclern ağırlılarını belrleme çn dlsel termler sezgsel bulanı sayılarla (SBS) fade edlmştr. Bu sayılar Tablo 3 te verlmştr. Tablo 3. Karar verclern ve rterlern önem derecelern belrlemede ullanılan dlsel termler Dlsel Termler SBS Olduça Öneml (0,90 ; 0,0) Öneml (0,75 ; 0,0) Orta (0,50 ; 0,45) Önemsz (0,35 ; 0,60) Olduça Önemsz (0,0 ; 0,90) Karar verclern önem düzeyler ve ağırlıları Tablo 4 te verlmştr. Tablo 4. Karar verclern değerlendrlmes KV KV KV3 Olduça öneml Öneml Orta 0.406 0.356 0.38 0,90 λ KV 0, 406 0, 75 0,5 0,90 + 0, 75 + 0, 05 + 0,5 + 0, 05 0,75 0,75 + 0,05 λ KV 0,356 0, 75 0,5 0,90 + 0, 75 + 0, 05 + 0,5 + 0, 05 0,5 0,5 + 0,05 λ KV 0, 38 3 0, 75 0,5 0,90 + 0, 75 + 0, 05 + 0,5 + 0, 05 dım. Karar verclern alternatflere yönel yapmış olduları değerlendrmelern brleştrlere brleştrlmş arar matrsnn elde edlmes. Üç arar verc tarafından alternatflern rterler bazında değerlendrlmes çn dlsel termler Tablo 5 te tanımlanmıştır. lternatflern üç arar verc tarafından rterler bazında aldıları sorlar Tablo 6 da verlmştr. Tablo 5. lternatflern değerlendrlmesnde ullanılan dlsel termler Dlsel Termler SBS Olduça İy [0,75 ; 0,0 ; 0,5] İy [0,60 ; 0,5 ; 0,5] Orta [0,50 ; 0,50 ; 0,00] Kötü [0,5 ; 0,60 ; 0,5] Olduça Kötü [0,0 ; 0,75 ; 0,5] Grup arar verme sürecnde, brleştrlmş arar matrsnn elde edlmes çn tüm arar verclern düşüncelernn br blg aybı olmadan grup düşünces olara brleştrlmes geremetedr. IFW ullanılara üç arar verc tarafından verlen sorlar brleştrlere brleştrlmş arar matrs Tablo 7 de elde edlmştr. Tablo 6. lternatflern rterlere göre arar vercler tarafından değerlendrlmes Karar lternatfler Krterler Vercler K K K3 K4 K5 O I O I K OK I I OK I KV 3 OI O O OI OI 4 I O I O K 5 K O O K OI I O O O K OK I O K I KV 3 O OI O OI OI 4 I I I O K 5 O O O K OI O O O K I OI I O OI OI KV3 3 OK I K O I 4 I I I O K 5 O K O K O Tablo 7. Brleştrlmş arar matrs K K K3 K4 K5 (0,538;0,3 9;0,07) (0,336;0,4 64;0,99) 3 (0,566;0, 86;0,48) 4 (0,600;0, 50;0,50) 5 (0,4;0,5 38;0,05) (0,543;0,37 7;0,079) (0,600;0,5 0;0,50) (0,630;0,3 9;0,3) (0,56;0,33 ;0,07) (0,449;0,5 ;0,08) (0,500;0,50 0;0,000) (0,543;0,37 7;0,079) (0,449;0,5 ;0,08) (0,600;0,5 0;0,50) (0,500;0,50 0;0,000) (0,497;0,39 4;0,09) (0,378;0,4 9;0,93) (0,705;0,4 7;0,48) (0,500;0,50 0;0,000) (0,50;0,60 0;0,50) (0,354;0,48 7;0,59) (0,64;0,0 ;0,57) (0,70;0, 4;0,55) (0,50;0,60 0;0,50) (0,705;0,4 7;0,48) dım 3. Krterlern ağırlılarının belrlenmes. Karar problemnde her br rtern ağırlığı brbrne eşt değldr. Krterlern önem dereceler her br arar verc çn farlı düzeylerde olmatadır. Bu nedenle her br arar verc tarafından rterlere verlen sezgsel bulanı değerlern brleştrlmes geremetedr. Üç arar verc tarafından rterlern önem derecelernn değerlendrlmes çn dlsel termler Tablo 3 te tanımlanmıştır. Krterlern üç arar verc tarafından verlen sorlar Tablo 8 de verlmştr. Krterlern ağırlıları IFW ullanılara Eş. 0 de hesaplanmıştır. (0,855;0,33;0,03),(0,876;0,8;0,006),(0,63;0,34;0,054), W (0,799;0,70;0,03),(0,369;0,588;0,043) (0) Efe B., Boran F.E., Kurt M., 05. SDU-JESD-48357-433-440 438

B. Efe, F. E. Boran, M. Kurt, Ö. F. Efe, Sezgsel Bulanı TOPSIS Yöntem Kullanılara Ergonom Ürün Konsept Seçm Tablo 8. Krterlern arar vercler tarafından değerlendrlmes KV KV KV3 K Öneml Olduça Öneml Olduça Öneml K Olduça Öneml Olduça Öneml Öneml K3 Öneml Orta Orta K4 Öneml Öneml Olduça Öneml K5 Orta Önemsz Olduça Önemsz dım 4. ğırlılı brleştrlmş arar matrsnn oluşturulması. Krterlern ağırlıları ve brleştrlmş arar matrs oluşturuldutan sonra sezgsel bulanı ümelerde tanımlanan çarpım operatörü ullanılara ağırlılı brleştrlmş arar matrs Tablo 9 da elde edlmştr. Tablo 9. ğırlılı brleştrlmş arar matrs K K K3 K4 K5 (0,46;0,47 (0,476; (0,3; (0,397; (0,3; ;0,068) 0,45;0,073) 0,66;0,07) 0,497;0,06) 0,789;0,08) (0,88; (0,55; (0,338; (0,30; (0,37; 0,535;0,7 0,338;0,36) 0,579;0,083) 0,56;0,7) 0,67;0,09) 7) 3 (0,484; (0,55; (0,8; (0,563; (0,66; 0,38;0,3 0,39;0,) 0,677;0,043) 0,9;0,45) 0,639;0,095) 5) 4 (0,53; (0,49; (0,374; (0,399; (0,09; 0,349;0,3 0,4;0,098) 0,493;0,34) 0,585;0,06) 0,835;0,073) 8) 5 (0,35; (0,393; (0,3; (0,; (0,6; 0,6;0,049) 0,579;0,08) 0,66;0,07) 0,668;0,3) 0,648;0,09) dım 5. Poztf sezgsel bulanı deal çözümün ve negatf sezgsel bulanı deal çözümün belrlenmes. Problemde ele alınan tüm rterler fayda rterdr. poztf sezgsel bulanı deal çözüm ve negatf sezgsel bulanı deal çözümler aşağıda gb elde edlmştr. ( 0,53; 0,349;0,38) ( 0,55; 0,39;0,) 3 ( 0,374; 0, 493;0,34) 4 ( 0,563; 0,9;0,45) ( ) 5 0, 66; 0, 639;0, 095 ( 0, 88; 0, 6;0,3) ( 0,393; 0,579;0, 08) 3 ( 0,8; 0,677;0,043) 4 ( 0, ; 0, 668;0,3) ( ) r r r 5 0, 09; 0,835;0, 073 dım 6. Poztf ve negatf ayrım ölçümlernn hesaplanması. lternatfler ve poztf sezgsel bulanı deal çözümün ve negatf sezgsel bulanı deal çözüm arasında ayrım ölçümler Tablo 0 da verlmştr. Poztf sezgsel bulanı deal çözüm ve negatf sezgsel bulanı deal çözüme göre alternatflern yaınlı atsayıları hesaplanmış ve Tablo 0 da verlmştr. Tablo 0. lternatflern ayrım ölçüler ve yaınlı atsayıları lternatfler S S C,04 0,749 0,45 0,836 0,98 0,56 3 0,77,486 0,843 4 0,769 0,994 0,564 5,430 0,333 0,89 dım 8. lternatflern sıralanması. lternatflern sorları anlamına da gelen yaınlı atsayıları hesaplanmıştır. En yüse yaınlı atsayısına sahp olan alternatf en yüse puanı alara en başarılı olan alternatf, en düşü yaınlı atsayısına sahp olan alternatf se en düşü puanı alara en başarısız olan alternatf anlamına gelr. lternatfler, yaınlı atsayılarının büyülüğüne göre; 3 4 şelnde sıralanmıştır. 5 5. Sonuç ve Tartışma Bu çalışma apsamında cep telefonu çn ergonom rterler sağlayan en y ürün onsept seçm gerçeleştrlmştr. Karar verclerden elde edlen blglere göre 5 değerlendrme rter date alınara en uygun alternatfn seçm sezgsel bulanı TOPSIS metoduyla gerçeleştrlmştr. Sezgsel bulanı TOPSIS metodunda, arar verclern önem dereceler dlsel termlerle, dlsel termler se sezgsel bulanı sayılarla fade edlmştr. Daha sonra arar vercler tarafından rterlern önem derecelern ve alternatflern rterler bazında aldıları değerler de dlsel termlerle, dlsel termler se sezgsel bulanı sayılarla fade edlmştr. Sezgsel bulanı sayıların brleştrlmes çn IFW ullanılmıştır. Sezgsel bulanı poztf deal çözüm ve sezgsel bulanı negatf deal çözümler elde edlmş, alternatflerle deal çözümler arasında poztf ve negatf ayrım ölçümler hesaplanmıştır. Daha sonra alternatfler çn yaınlı atsayıları hesaplanara alternatflern sıralaması yapılmıştır. Yapılan çalışmayla sezgsel bulanı üme teors grup arar verme problemlerne uygulanmıştır. Önerlen yöntem, nsan düşüncelernden aynalanan belrszlğ ele almada etn br yöntem olduğu çn gelecete yatırım problem, yazılım seçm, üretm sstem seçm gb dğer seçm problemlerne uygulanması öngörülmetedr. dım 7. Her br alternatf çn yaınlı atsayısının hesaplanması. Efe B., Boran F.E., Kurt M., 05. SDU-JESD-48357-433-440 6. Çıar Çatışması / Conflct of Interest 439

B. Efe, F. E. Boran, M. Kurt, Ö. F. Efe, Sezgsel Bulanı TOPSIS Yöntem Kullanılara Ergonom Ürün Konsept Seçm Yazarlar tarafından herhang br çıar çatışması beyan edlmemştr. No conflct of nterest was declared by the authors. 7. Kaynalar tanassov, K.T., 986. Intutonstc Fuzzy-Sets. Fuzzy Sets and Systems, 0 (), 87-96. yağ, Z., 00. n analytc-herarchy-process based smulaton model for mplementaton and analyss of computer-aded systems. Internatonal Journal of Producton Research, 40 (3), 3053-3073. yağ, Z., 004. Fuzzy HP-based Smulaton approach to Concept Evaluaton n a NPD Envronment. 004 IIE Transactons, 37, 87 84. yağ, Z., Özdemr, R.G., 007. n analytc networ process-based approach to concept evaluaton n a new product development envronment. Journal of Engneerng Desgn, 8 (3), 09-6. Boran, F.E., Genç, S., Kurt, M., ay, D., 009. Mult Crtera Intutonstc Fuzzy Group Decson Mang for Suppler Selecton wth TOPSIS Method. Expert Systems wth pplcatons, 36 (8), 363-368. Duffy,.H.B., ndreasen, M.M., Maccallum, K.J., Reers L.N., 993. Desgn co-ordnaton for concurrent engneerng, Journal of Engneerng Desgn, 4, 5-65. Fung, C.K.Y., Kwong, C.K., Chan, K.Y., Jang, H., 04. guded search genetc algorthm usng mned rules for optmal affectve product desgn. Engneerng Optmzaton, 46 (8), 094-08. Hammer, M., Champy, J., 993. Değşm Mühendslğ: İş İdaresnde Devrm İçn Br Manfesto, Çev: Snem Gül; Sabah Yayınları; İstanbul Pugh, S., 98. Concept Selecton method that wors. Internatonal Conference on Engneerng Desgn, 497-506. Smth, C., Verma, D., 004. Conceptual System Desgn Evaluaton: Ratng and Ranng Versus Complance. nalyss system Engneerng 7 (4), 338-35 Song, W., Mng, X., Wu, Z., 03. n Integrated Rough Number-based pproach to Desgn Concept Evaluaton Under Subectve Envronments. Journal of Engneerng Desgn 4 (5), 30 34. Souhorouova,., Spann, M., 005. New Product Development wth Internet-based Informaton Marets: Theory and Emprcal pplcaton. In 3th European Conference on Informaton Systems (ECIS), Regensburg Vanegas, L.V., Labb,.W., 00. pplcaton of new fuzzy-weghted average (NFW) method to engneerng desgn evaluaton. Internatonal Journal of Producton Research, 39 (6), 47-6 Wang, J., 997. fuzzy outranng method for conceptual desgn evaluaton. Internatonal Journal of Producton Research, 35 (4), 995-00 Xu, Z.H., 007. Intutonstc fuzzy aggregaton operators. IEEE Transactons on Fuzzy Systems, 5 (6), 79-87 Yan, H.B., Ma, T., 05. fuzzy group decson mang approach to new product concept screenng at the fuzzy front end. Internatonal Journal of Producton Research, 53 (3), 40-4049. Yung, K.L., Ko, S.M., Kwan, H.K., Tam, C., Lam, W., Ng, H.P., Lau, K.S., 006. pplcaton of Functon Deployment Model n Decson Mang for New Product Development, Concurrent Engneerng : Research and pplcatons, 4 (3), 57-67 Krshnan, V., Ulrch, K.T., 00. Product Development Decsons: Revew of The Lterature. Management and Scence, 47 (), - Ln, M.-C., Wang, C.-C., Chen, M.-S., Chang, C.., 008. Usng HP and TOPSIS approaches n customerdrven product desgn process. Computers n Industry, 59 (), 7-3. Marsh, E. R., Slocum,. H., Otto, K. N., 993. Herarchcal decsonmang n machne desgn. Techncal Report,. (Cambrdge, M, MIT Precson Engneerng Research Center) Efe B., Boran F.E., Kurt M., 05. SDU-JESD-48357-433-440 440