Eııuuaını tmmob makina mühendisleri odası yayınıdır

ISSN 1300-3410 Cilt : 7 Sayı : EYLÜL - EKİM 1996 Eııuuaını tmmob makina mühendisleri odası yayınıdır

J ' i İTABI ant ekonomisine! retim ekonomisin t. HAZIRLAYAN MAKINA THE CHAMBER ODASI ENGINEERS

Esus 2 YANSIMA 3 TÜRKİYE İMALAT SANAYİNDE VERİMLİLİK YÖNETİMİ: BİR ALAN ARAŞTIRMASI Sıtkı GÖZLÜ Türkiye'deki imalat sanayi kuruluşlarının verimlilik yönetimine ilişkin uygulamalarını incelemek amacıyla hazırlanan anketi yanıtlayan 108 kuruluşun sonuçları incelenmiştir. Cilt: 7 Sayı : 5 EYLÜL / EKİM 1996 tmmob makina mühendisleri odası yayınıdır Benzetim yazılımı seçimine yardımcı olmak amacıyla piyasadaki yazılımlar fiyat ve teknik açısından karşılaştırılarak, yazılım seçimi konusunda gözönüne alınması gereken faktörler sunulmuştur.- 24 İLETİŞİM: İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİ: BİLGİ İŞLEM UYGULAMALARINDA YENİ BİR BOYUT I ÇOK ÖLÇ KARAR VERME: YÖNTEMLERE BİR BAKIŞ Serpil SAYIN Çok ölçütlü karar verme kuramı ile ilgili problem grupları tanımlanarak, bu problem grupları için önerilen değişik çözüm yaklaşımları tartışılmaktadır. 1.8 GEREKSİNİMLERİNİZİ EN İYİ KARŞILAYACAK BENZETİM YAZILIMI SEÇİMİ Erkan BAYRAKTAR Sezer KADAYIFÇILAR Sayfa 18 Nafiz KURT 29 KİM KİMDİR? 30 SÜRELİ YAYINLAR YAYIN 31 POLİTİKASI 32 CONTENTS EYLÜL / EKİM September / October Cilt 7 Volume Sayı 5 No Makina Mühendisleri Odası Adına Sahibi Publisher MEHMET SOĞANCI Sorumlu Yazı İşleri Müdürü Managing Editör M. Sait ATINÇ Yayın Sekreteri Technical asecretary Şehnaz KAPLAN Yayın Kurulu Publishing Board Mehmet Selim AKTÜRK M. Sait ATINÇ H. Kürşat SERTPOYRAZ N. Evin ÖZDEMİREL Nilgün BAYDAN Baskı Printed by Yeni Doğuş Matbaası (312)417 87 52 Grafik Dizgi Graphist Type Setting Gülsen FALCIOĞLU MMO (312) 231 31 59 ANKARA Baskı Sayısı Circulation 3000 Yönetim Yeri Head Office TMMOB Makina Mühendisleri Odası Sümer Sok. 36/1 -A 06440 Kızılay - ANKARA Tel: (312) 231 31 64-231 31 59 Fax : (312)231 31 65

YANSIMA Bu sayımızdaki ilk yazıda Türkiye'de sanayi kuruluşlarında verimlilik'yönetimini değerlendirmek üzere yapılmış bir anketin sonuçları irdelenmekte ve değerlendirilmektedir. Sınırlı kaynakların etkin kullanımı sorunu işletmeleri verimliliği yükseltmeye yöneltmekte, ancak verimlilik üzerindeki etkenlerden işletme dışı olanların etkisi verimlilik çalışmalarını genellikle olumsuz yönde etkilemektedir. Araştırma bulguları, verimlilik konusundaki uygulamalarda başarılı sonuçlara ulaşmanın, ülkemizin genel ekonomik yapısı ile direk ilişkili olduğu sonucunu vermektedir. Bu sayımızda yer alan diğer iki çalışmadan birinde çok ölçütlü karar verme yöntemleri irdelenmekte; diğerinde ise benzetim yazılımı seçiminde işletme gereksinimlerine en uygun olanını belirlemeye yönelik bir yaklaşım ve pratik öneriler tanıtılmaktadır. Son yıllarda ülkemizde "Kalite" denildiğinde sokaktaki adamın dahi birşeyler söyleyebilmesi çok güzel ve sevindirici bir gelişme. Bir mühendisin ise kalite konusunda artık ne kadar duyarlı olması gerektiğini takdirlerinize bırakıyoruz. Toplam Kalite Yönetimi (TKY) yaklaşımının müşteri odaklı, katılım esaslı, hataları önlemeye, bütünleşmeye ve gözden geçirmeye yönelik olması, onun bir işlevden çok bir yönetim biçimi olarak değerlendirilmesini gerektirmektedir. Değişim ve sürekli gelişmeyi hedefleyen TKY'nin temelleri; modern kalite anlayışının öncüleri olarak tanımlayabileceğimiz Deming ve Juran'ın 1940'lann sonlarında ortaya koydukları küresel yönetim yaklaşımına ve ilgili yöntemlere dayanır. 1951 yılından başlayarak Japonya'da verilmeye başlanan Deming Ödülü ve Kalite Yönetim Ödülü bu gelişmeyi yalnız teşvik etmekle kalmamış, yaygınlaşmasını ve gelenekselleşmesini de sağlamıştır. ABD'de TKY'nin bir yönetim biçimi olarak kabul görmesi ancak 1980'lerde gerçekleşmiş ve 1987 yılından başlayarak Balridge Ödülü verilmeye başlanmıştır. Avrupa da bu gelişmelere 1988 yılında kurulan "Avrupa Kalite Yönetim Vakfı" (EFQM) ile katıldı. Avrupa şirketlerini harekete geçirmek ve desteklemek amacı ile "Toplam Kalite için Avrupa Modeli "ni geliştiren EFQM, 1991 yılında Avrupa Kalite Kuruluşu ve Avrupa Komisyonu'nun desteği ile "Avrupa Kalite Ödülü"nü tanıtarak bu ödülün başlatılmasına, öncülük etti. Ve, 1996 yılında "Avrupa Kalite Ödülü" adı altında dağıtılan 4 ödülün ikisi Türkiye'ye geldi; hem de birisi büyük ödül olarak!... Bu gelişme, TÜSİAD/KALDER tarafından dağıtılan ve henüz 4 yıllık geçmişe sahip kalite ödülü uygulaması bulunan ülkemiz açısından gurur verici olduğu kadar umut vericidir de. Küresel rekabet ortamında ülke ve ülkemiz işletmeleri olarak avantaj sağlamamızda kaliteyi belirleyici unsur haline getirme yönünde yapılacak her çabanın toplum refahımızı yükseltmede oynayacağı önemli rolün tüm mühendislerimizin bilincinde yer alması umudu ile... Saygılarımızla, EM Yayın Kurulu

TÜRKİYE İMALAT SANAYİNDE VERİMLİLİK YÖNETİMİ: BİR ALAN ARAŞTIRMASI Bu çalışmanın amacı Türkiye imalat sanayi kuruluşlarının verimlilik yönetimine ilişkin uygulamalarını incelemektir. Bu amaç için hazırlanan anket 250 sanayi kuruluşuna gönderilmiş ve 108 kuruluş tarafından yanıtlanarak iade edilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre kuruluşlar genellikle verimliliğin önemini kabul etmektedirler. Ancak elde edilen yanıtlan istatistiksel olarak anlamlı yorumlayabilmek mümkün olamamıştır. Türkiye imalat sanayi kuruluşlarının verimlilik ile ilgili uygulamaları, işletmelerin iç etmenlerinden çok dış koşullar tarafından biçimlenmektedir. Türkiye ekonomisindeki istikrarsızlık, işletmelerin tutarlı politika ve stratejiler uygulayabilmelerini güçleştirmektedir. Verimlilik yönetimine ilişkin çalışmaların "modayı izlemek" davranışı olduğu yorumunu yapmak mümkündür. The purpose of this study is to analyze productivity management styles in the Turkish manufacturing companies. A çuestionnaire was designed and sent to 250 manufacturing organizations and 108 responses were collected back. The study has revealed that the ımportance of productivity has been accepted generally. However. the responses can not be 'ınterpreted as statistically significant results. The productivity practices in the Turkish manufacturing organizations are infleunced by external forces rather than internal factors. The unstable eccnomic conditıons in Turkey create difficulties tor the managers to pursue stable and sound productivity polıcies and strategies. The productivity management practice m the Turkish organizations can be described as a behaviour of "following the fashion." GİRİŞ İŞLETMELERDE VERİMLİLİK YÖNETİMİ Ekonomikbüyümenin önemli bir etkeni olarak verimlilik, Kavram ve uygulama alanı gelişmekte olan ülkelerde son olarak verimlilik, farklı bilim yıllarda büyümenin analizinde dallarını ilgilendirmekte ve çok odak noktası haline gelmiştir, değişik alanda karşımıza çık- Kaynakların etkin kullanımı ile maktadır. Bununla beraber posermayenin büyümesi ve yatı- jtjka> ekonomi, psikoloji, mürımların artması, ekonomik bü- j hend Siik ve işletmecilik gibi yümede kuşkusuz ki etkili oldeğj jk perspektiflerden bakılsa maktadır. Ancak sınırlı kaynak- i jign, taların etkin kullanımı sorunu, ı n m m dahj v e r i m j k He teme değişmediği görülmektedıkkatlerın verimliliğin lyıleştırıl-.., 3 Y Tarihsel gelişim içerisinde SS 8 l SlîS e y Bu u n SK! Türkiye'de verimlilik yönetimi ile v f rimlilik kavramın, ilk defa ele ilgili çalışmalar yapan imalat alanlar v f tanımlayan lar ıktı- Prof. Dr. sanayi kuruluşlarının elde etsat Ç lar olmuştur. Ikt.sat bilimi, Sıtkı GÖZLÜ tikleri sonuçların ortaya çıkarıl- '"san istek ve gereksinimlerini ması ve sorunların belirlenmesi karşılamak amacıyla mal ve İJ.Ü. İşletme Fakültesi amaçlanmıştır. hizmetlerin üretimi, dağılımı ve mı*. i e».,.. c 1QQ Cilt : 7 Şayi : 5 IVVÖ

tüketimi konularıyla uğraşmaktadır. Bu bağlamda üretimin nitelik ve nicelik yönünden artırılarak toplumsal refahın iyileştirilmesini amaçlamaktadır. Üretimin artırılması başlıca iki yol kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Bunlardan birincisi toprak, emek, sermaye ve doğal kaynaklar gibi üretim faktörlerinin daha büyük mliktarlarda kullanılması, diğeri ise bu türden üretim girdilerinin daha etken yöntemlerle tüketim çıktılarına dönüştürülmesidir. Verimlilik, burada sözü edilen ikinci yol ile ilgili bir kavramdır. Buna göre verimliliği herhangi bir üretim sürecinde girdilerle çıktılar arasındaki oran ile ilgili bir etkenlik kavramı biçiminde tanımlamak mümkündür. Birinci yol ise İngilizce'de "producibility" kavramının karşılığı olarak Türkçe'de kullanılması mümkün olan "üretebilirlik" terimi ile açıklanabilen bir olgudur. Genel olarak örgütsel sistem performansının yedi temel ölçüsü bulunduğu kabul edilmektedir. Bu ölçüler; verimlilik, etkenlik, etkililik, kalite, karlılık, iş yaşamının kalitesi ve yenilik olarak ifade edilmektedir. Bu ölçülerden verimliliği herhangi bir üretim sürecinde girdilerle çıktılar arasındaki oran ile ilgili bir etkenlik kavramı biçiminde daha önce tanımlamıştır. Bunlardan etkenlik ölçüsü, beklenen standart çıktı ile elde edilen gerçek çıktı arasındaki oran tarafından temsil edilirken etkililik, üretim hedeflerinin elde edilme derecesini belirtmektedir. Kalite ölçüsünü bir sistemin gereksinimlere, spesifikasyonlara ve beklentilere uygunluk derecesi olarak tanımlamak mümkündür. Karlılık ölçüsü, toplam gelirler ile toplam maliyetler arasındaki ilişkiyi göstermektedir. İş yaşamının kalitesi, sistem üyelerinin sistemin sosyal ve teknik yönleriyle uyumunu saptamakta, yenilik ise yaratıcılık olgusu ile açıklanmaktadır. Verimliliğin birçok örgütsel sistem performans ölçüsü ile bağlantısı olması nedeniyle bir örgütte bu ölçülerin değişik bileşimlerinin bulunması mümkündür. Örneğin, bir örgütsel sistemin etkili ve etken olabilmesi ancak kar etmeyen bir durumda olması mümkün olduğu gibi, kar eden ancak etkili olmayan bir durumda bulunması da mümkündür. Verimlilik kavramının karmaşıklığı nedeniyle verimliliği etkileyen etmenlerin değişik biçimlerde ele alınarak açıklandığı görülmektedir. Örneğin, Prokopenko bir işletmede verimliliğin iyileştirilmesini etkileyen etmenleri içsel ve dışsal olmak üzere başlıca iki kümeyerayırmaktadır. Bunlardan içsel etmenleri sert Ve yumuşak etkenler, dışsal etmenleri ise yapısal düzenlemeler, doğal kaynaklar, devlet ve alt yapı olarak belirlemektedir [Prokopenko, 1987]. Değişik yapıya sahip uzmanların ve kişilerin, verimliliği değişik biçimlerde algılanmaları ve yorumlamaları nedeniyle verimlilik kavramı değişik biçimlerde anlaşılmaktadır. Bu bağlamda verimlilik; iktisatçılar, mühendisler, işletme yöneticileri, muhasebeciler ve personel yöneticileri tarafından değişik biçimlerde tanımlanmakta ve ölçülmektedir [Sumanth, 1985]. a) İktisatçılar verimliliğin ölçülmesinde indeks, üretim fonksiyonu ve girdi-çıktı yaklaşımlarını uygulamakta ve genellikle emek verimliliği gibi kısmi ölçüler kullanılmaktadır. b) Mühendisler açısından verimlilik; birim zaman başına sağlanan üretim, birim emeksaat başına sağlanan üretim, birim malzeme girdisi başına sağlanan üretim ve makine yararlanma oranı gibi fiziksel değerler olarak ifade edilmektedir. c) İşletme yöneticileri ise şirketin karlılığını gösteren verimlilik ölçüleri ile ilgilenmekte ve işletmenin genel'yönetim politikasını gözönünde bulundurmaktadırlar. d) Muhasebeciler, verimliliğe birim maliyetler ve sermaye bütçeleme açısından yaklaşmaktadırlar. e) Personel yöneticileri veya daha genşl anlamda davranış uzmanları; iş örgütlerinde insan verimliliğini, toplam çalışma saatleri içinde harcanan emek-saat olarak tanımlanmaktadırlar. Hangi yapıya sahip uzman tarafından kullanılırsa kullanılsın temel olarak üç tür verimlilik tanımının bulunduğu belirlenmiştir. Bunlar; kısmi verimlilik, toplam faktör verimliliği ve toplam verimlilik oranlarıdır. Ancak verimlilik kavramının yaşama geçirilmesindeki çeşitli güçlükler, işletme yöneticilerinin uygulamada verimlilik ile ilgili farklı ölçüler, indeksler ve oranlar kullanılmasına yol açmaktadır [Mahoney, 1988] [Sink, 1985]. A.B.D.'nde 61 imalat sanayi kuruluşunu kapsayan bir alan araştırmasında, bildirilen verimlilik göstergelerinin %80.4'ünün standart dışı olduğu saptanmıştır. [Sumanth, 1981]. Bir işletmede verimlilik yönetimi, disiplinler arası ve geniş perspektifi olan bir işlevdir. Kalite yönetimi, planlama, iş ölçümü, bütçeleme, muhasebe ve personel işlevleriyle etkileşim içerisindedir. Verimlilik yönetiminin temel öğelerini verimliliğin planlanması, ölçümü, değerlendiril- T^UkTT^Tffc* ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ Cilt: 7 Sayı : 5 1996

mesi, denetimi ve iyileştirilmesi çalışmaları oluşturmaktadır. Bu çalışmaların temel amacı, mamul veya hizmetlerin üretimi, dağıtımı ve satışı ile ilgili işlemlerde maliyetlerin azaltılmasıdır. Bu kapsam içinde çalışanlarda verimlilik bilincinin oluşturulması, verimlilik ile ilgili stratejik planların hazırlanması, ölçme, değerlendirme, denetim ve iyileştirme strateji ve tekniklerinin oluşturulması ve bu bileşkenlerin tümünün etkili olarak yaşama geçirilmesi çalışmaları gerçekleştirilmektedir. A.B.D.'nde bazı sanayi ve hizmet işletmelerinde verimlilik yönetimin sorumluluğu; "Verimlilik Müdürü", "Verimlilik Koordinatörü" veya "Verimlilik Yöneticisi" unvanına sahip yetkili kimselere verilmektedir [Sumanth, 1985]. İngiltere'deki sanayi ve hizmet işletmelerinde ise verimlilik ile ilgili sorumluluk ve görevlerin, örgütlerin alt kademelerine verildiği bildirilmektedir [Stainer, 1991]. Verimliliğin planlaması, verimlilik düzeyleri ile ilgili hedeflerin belirlenmesi amacını güden bir faaliyet olarak düşünülmektedir. Verimliliğin iyileştirilmesi ise daha yüksek verimlilik elde edilmesi amacıyla çeşitli tekniklerin uygulamaya konulması çalışmalarını kapsamaktadır. Sumanth ve Omachonu yaptıkları bir araştırmada elliden çok verimlilik iyileştirme tekniği saptamış ve bunları beş küme halinde sınıflandırmıştır. Bunlar; teknoloji temelli, çalışan temelli, mamul temelli, görev temelli ve malzeme temelli teknikler olup endüstri mühendisliği, pazarlama, sistem kontrol, psikoloji vb. disiplinler ile ortak kesitleri olan tekniklerdir [Sumanth ve Omachonu, 1982]. ARAŞTIRMA VE BULGULAR Tstb 1. Türkiye'de faaliyet gösteren 250 sanayi kuruluşuna gönderilen anket, 108 kuruluş tarafından yanıtlanmış ve iade edilmiştir. Anketlerin gönderilmesine Kasım 1994 tarihinde başlanmış ve toplanması yaklaşık 5 ay sürmüştür. Ankete katılan 108 kuruluşun %28'P kamu, %72'si ise özel sektörde faaliyet göstermektedir. Anket sonuçları, kuruluşların %28'inin değişen oranlarda yabancı sermaye ile ortaklığı bulunduğunu göstermektedir. Çalışan kişi sayısına göre bu kuruluşların %4'ü küçük ölçekli işletme (0-50 kişi), %48'i orta ölçekli işletme (51-500 kişi) ve diğer %48'i ise büylük ölçekli işletme (500 kişiden fazla) ayrımına girmektedir. Ankete katılan kuruluşlar, yıllık satışları itibariyle değerlendirildiği takdirde %5'inin 100 milyar TL.'den az, % 45'inin 101 milyar ile 1 trilyon TL, arasında, %43'ünün 1 trilyon ile 5 trilyon TL. arasında ve diğer %7'sinirı 5 tirilyon TL.'den fazla yıllık satış miktarlarına sahip olduklar! saptanmaktadır. Bu kuruluşların %72'si halen verimlilk ölçümü ile ilgili çalışmalar yürüttüğünü bildirmektedir. Verimlilik ölçümü ile ilgili çalışmalar yapmadığını bildiren diğer %28, Tablo 1 'de belirtilen nedenleri engel olarak göstermektedir. Verimlilik ölçümü hakkında bilgi eksikliği mevcuttur VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜNDEKİ ENGELLER Verimlilik ölçümünün yapılmasında işgücü sorunları mevcuttur. Bugünkü mamul kalitesi pazar ve müşteri ihtiyaçlarını karşılamaktadır. Finansal güçlükler verimlilik ölçümünün yapılmasına elvermektedir. İşletmenin içinde bulunduğu koşullar verimlilik ölçümünün yapılması için uygun değildir Çok Önemli 9 4 7 2 10 Kuruluş Önemli 4 9 1 3 Sayısı Az Önemli Yukarıdaki Tablo 1 'de görüldüğü gibi verimlilik ölçümünde karşılaşılan temel engellerin başında "verimlilik ölçümü hakkında bilgi eksikliğinin" ve "işletmenin içinde bulunduğu uygun olmayan koşulların" geldiği görülmektedir. "İşgücü sorunları' ve "mamul kalitesinin tatmin edici olması" ikinci sırasında önemli engeller olarak belirtilmektedir. "Finansal güçlüklerin" az sayıda kuruluş tarafından engel olarak belirtildiği görülmektedir. Verimlilik ölçümünde temel alınan öğeler ile ilgili yanıtlar toplu halde Tablo 2'de görülmektedir. Bunların başında "kalite, dolaysız üretim işçiliği, üretim programları ve stok kontrolü" gelmektedir. Bu öğeleri "kar,- dolaylı üretim işçiliği, malzeme, satışlar, tüm çalışanlar ve enerji" izlemektedir. 4 3 3 -I 3 CUt: 7 Sayı: 5 1996 ÜMnTICTDT H/ITTlXI7VnVIOT <"<,

Tablo Z VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜNDE TEMEL ALINAN ÖĞELER Kalite Dolaysız üretim işçiliği Üretim Programları Stok kontrol u Kar Dolaylı üretim işçiliği Malzem e Satışlar Tüm çalışanlar Enerj i Satın alma işlemleri Teçhizat Sunulan hizmetler Tesis Alacakla r Borçlar Büro işçiliği Taşıma Diğer Kuruluş Sayısı "Satın alma işlemleri, teçhizat, sunulan hizmetler, tesis ve alacaklar" gibi öğeleri; "borçlar, büro işçiliği ve taşıma" en son sırada işlemektedir. 'Buna göre işletmelerin verimlilik ölçüm ve değerlendirme çalışmalarını üretim bölümünde yoğunlaştırdıkları sonucu ortaya çıkmaktadır. Tablo 3'teki sonuçlar da bu hususu doğrular niteliktedir. Tebk> a Üretim Büro UYGULANAN İŞ STANDARTLARI Destek hizmetler Diğer 56 52 52 49 41 39 37 35 34 34 26 22 20 19 18 15 12 11 9 Kuruluş Sayısı 87 43 39 2 Tablo 3'te görüldüğü gibi ankete katılan kuruluşların yaklaşık %85'i iş standartları uygulandığını bildirmektedir. Uygulanan iş standartlarının başında üretim ile ilgili standartlar gelmekte, bunu büro ve destek hizmetleri ile ilgili standartlar izlemektedir. İşletmelerin yaptığı değerlendirmeye göre verimliliği etkileyen etmenler toplu halde Şekil 1 'de görülmektedir. Bunların başında "iş gücünün niteliği ve yapısı" gelmektedir. Bu etmeni "tesis, makine ve teçhizat yatırımları, teknolojik gelişme ve malzeme, ara girdi"' izlemektedir. "Yönetim politikaları ve çalışma ahlakı" gibi etmenleri önem sırasına göre "kapasite kullanım oranı, işletmenin örgütsel yapısı, enerji maliyetleri, sermaye/emek oranı ve yasal düzenlemeler" izlemektedir. Buna göre kuruluşlar açısından verimlilik yönetiminde iş gücünün niteliği ve yapısı, tesis, makine ve teçhizat gibi sermaye yatırımları, teknoloji ve malzeme başta gelen öğeler olarak gösterilmektedir. Dolayısıyla doğrudan üretim sürecini etkileyen etmenler, verimlilik yönetiminde en temel öğeler olarak algılanmaktadır. Bu sonuç, Tablo 2 ve 3'den ortaya çıkan sonuçlarla uyum halindedir. Verimliliğin iyileştirilmesine ilişkin olarak bildirilen sorunlar toplu halde Şekil 2'de gösterilmektedir. Buna göre en önemli sorunun "dağınık otorite ve etkinsizlik nedeni gecikmeler" olduğu görülmektedir. "Takım çalışmasında çözümlenemeyen uyuşmazlıklar ve güçlükler ile çalışanlar arasındaki güdüleme eksikliği" önemli sorunların başında gelmektedir. "Verimliliğin ölçülmesi ve değerlendirilmesindeki teknik yetersizlikler, gerçekleşemeyen programların yol açtığı geç teslimat", diğer önemli sorunlar arasında belirtilmektedir. "Verimlilik ile eşdeğer ölçüt olmadan verilen ödül ve teşvikler, modası geçmiş yasalar ve yasal zorlamalar, uzmanlaşmanın yol açtığı monotonluk ve can sıkıntısı" kuruluşlar tarafından bildirilen diğer sorunlardır. Bu sonuçlara göre işletmeler örgütsel ve yönetsel etkinsizlığin yanında üretim işlemlerindeki etkensizliklerin, verimliliğin iyileştirilmesinde en başta gelen sorunlar olduğunu belirtmektedirler. Şekil 3'de ankete katılan kuruluşların uyguladıkları iyileştirme teknikleri ile ilgili yanıtları görülmektedir. Buna göre iyileştirme tekniklerinin başında "kalite yönetimi, üretim programlama, malzeme yönetimi ve envanter kontrolü" gibi doğrudan üretim sürecini ilgilendiren teknik ve yöntemler gelmektedir. "Eğitim ve öğretim ile hedeflere göre yönetim" gibi iyileştirme tekniklerini "bilgisayar desteklr teknikler, iş ölçümü, bakım yönetimi, araştırma ve geliştirme ve mamul ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ Cilt: 7 Sayı: 5 1996

İŞGÜCÜ î TESİS. MAKJr-JA. TEÇH. J MALZEME. ARA GİRDİ I SERMAYE/EMEK TEKNOLOJİK GELİŞME KAPASİTE KULLANIMI YASAL DÜZENLEME ÖRGÜTSELYAR ENERJİ MALİYETLERİ YÖNETİM POLİTİKASI ÇAUŞMA AHLAKI 0 Şekil 1. Verimliliği Etkileyen Etmenler TEKNİK YETERSİZ ÖDÜLVE TEŞVİK DAĞINIK OTORİTE GÜDÜLEME EKSİK. GEÇ TESLİMAT UYUŞMAZLIK YASALAR MONOTONLUK 0.5 1.5 2.5 I 0 0.5 1 Seki Z Verimliliğin İyileştirilmesinde Sorunlar 2.76 12.67 İ2.63 2.65 TARTIŞMA VE DEĞERLENDİRME standartlaştırma" izlemektedir. Bu sonuçlara göre kuruluşların önem verdikleri verimlilik iyileştirme tekniklerinin genellikle üretim işlemlerinin etkenliğini artırmaya yönelik teknikler olduğu saptanmaktadır. Araştırma kapsamındaki sanayi kuruluşlarının büyük çoğunluğu, istanbul Sanayi Odası tarafından yapılan değerlendirmeye göre Türkiye'nin en büyük 500 sanayi kuruluşu arasına girmektedir. Bu işletmeler modern teknolojinin kullanıldığı, oldukça nitelikli iş gücünün istihdam edildiği ve göreli olarak ileri yönetim tekniklerinin uygulandığı üretim örgütleridir. Bu çerçeve içinde değerlendirildiği takdirde verimlilik bilincine sahip olmaları GRUP TEKNO. BİLGİSAYAR MdUİTCHKJ. BAKIM YöKKTM fihaksal TEŞVİK. ÖDÜLLENDİRME İŞ ZEKOİKLEfTİR. İş CCHlf LETMC KATILIMCI YÖ1 md.qor.y6k. cttrm. ÖÖRCTM KOLOYNUM CCULÂHMRIM DEÖER MOH. MAMUL ÇCŞtT. MAMUL DASrTLŞÇ. MAMUL STÂMDÂR: üla 11,7» İ.O4 12.» 12,45 11»? 12,11 12.» I2.8S I2.U M 2.» 3.04 12.» 13,87 18.16 REKLAM, PROMOS. METOT MOR. 1? ÖLÇÜMÜ İÇ TASARM İŞ DCĞCRLCHDİİL İÇ GOVCNÜfi TAS. ERGONOMI ÜRETIM PROGR. NVAHTM KOıIT. MALZEME YÖHCT. KAıITEYÖKETM 12,37 12,33 I2.S2 Itn 12.76 S,03 I3.Î4 13.3 3,34- I3.7C O.t 1.8 ŞBU 3 Verimliliğin iyileştirilme Teknikleri Cilt: 7 Sayı: 5 1996 l\/f Tlirr l XTT»TO /

doğaldır. Anket sonuçları da bu olguyu ortaya koymaktadır. Bununla beraber anketten elde edilen sonuçlar üzerinde uygulanan faktör analizi anlamlı sonuçlar vermemiştir. Dolayısıyla anketten elde edilen sonuçları istatistiksel olarak anlamlı yorumlayabilmek mümkün değildir. Bunun yanında ankete katılan kuruluşlar; çalışan kişi sayısına, benzer üretim süreçlerini kullanan sektörlere, yabancı sermaye ortaklığı olup olmadığına ve yıllık satışlarına göre kümelendirilmiş ve verimlilik yönetiminde ne gibi farklılıkları olduğu yorumlanmaya çalışılmıştır. Ancak anlamlı yorumla elde etmek mümkün olamamıştır. İmalat sanayi kuruluşlarının verimliliğin önemimi kavramış olmakla birlikte verimliliğin yönetimi konusunda uyguladıkları politikaları açıklamak güçtür. Diğer yandan anket yollanan 250 kuruluştan 108 adetinin yanıtlarını göndermiş olması göz önünde bulundurulması gereken bir olgunun varlığını göstermektedir. Türkiye imalat sanayi kuruluşlarında verimlilik yönetimine ilişkin çalışmaların "işlerin daha da kötüye gitmesini önlemek" veya "modayı izlemek" davranışı olduğu yorumunu yapmak mümkündür. Gejjşmekte olan bir ülke olarak Türkiye'nin diğer gelişmekte olan ülkeler gibi istikrarsız ekonomik yapıya sahip olduğu bilinen bir olgudur. Yüksek enflasyon, işsizlik, gelir dağılımındaki dengesizlikler; makro ekonomik dengelerin sağlanmasında güçlükler yaratmaktadır. Bu türden etmenler doğal olarak işletmeleri de olumsuz yönde etkilemektedir. İşletme yöneticileri için strateji oluşturmak, planlama yapmak ve geleceği kestirmek, Türkiye gibi istikrar kazanmamış ortamlarda çok güç olmaktadır. Makro değişkenlerin denetlenmesinin çok güç olduğu bir ülkede, işletmelerin tutarlı yönetim politikaları izlemelerinin kolay olmayacağı.açıktır. Verimliliğin iyileştirilmesinde en önemli etkenlerin başında kuşkusuz ki teknoloji gelmektedir [Kao ve diğerleri, 1995]. Anket sonuçlarına göre imalat sanayi kuruluşları da teknolojinin verimliliği etkileyen önemli etkenler arasında olduğunu bildirmektedirler. Ancak Türkiye'nin bilim ve teknoloji sıralamasında dünya ülkeleri arasında arka sıralarda geldiği bilinen bir hususdur [Kazgan, 1994]. Bunun yanında ileri teknoloji kullanımı ile ilgili alan araştırmaları da Türkiye imalat sanayinin teknolojik düzeyi hakkında olumlu sonuçlar vermemektedir [Taşkın ve diğerleri, 1995]. Boratav, Türel ve Yeldan tarafından gerçekleştirilen bir çalışmada son orıbeş yıl içinde Türkiye ekonomisinin hızlı büyümediği ortaya konmaktadır [Boratav, Türel ve Yeldan, 1995]. Türkiye'de tasarruf oranlarının ileri sanayi ülkelerine göre oldukça düşük olması ve buna bağlı olarak yatırımların da istenen düzeyde gerçekleşememesi, sanayinin genel verimlilik düzeyini olumsuz yönde etkilemektedir. Türkiye'nin en büyük 500 sanayi kuruluşunu kapsayan bir başka araştırmada 1982-1992 yılları arasında emek, sermaye ve toplam verimlilik göstergeleri incelenmiştir [Özmucur, 1993]. Bu araştırmanın sonuçlarına göre 1982 yılı ile 1992 yılı karşılaştırıldığında verimlilikte artışlar elde edilmiş olduğu görülmektedir. Ancak bu yıllar arasında verimliliğin bazı yıllarda azalmalar gösterdiği ve daha sonraki yıllarda tekrar artmaya başladığı saptanmaktadır. Bu araştırmalardan elde edilen sonuçlara göre Türkiye imalat sanayi kuruluşlarının oldukça istikrarsız iktisadi ortamlarda faaliyet gösterdikleri belirlenmektedir. Diğer yandan son yıllarda uygulanan iktisadi politikaların da verimlilik artışlarında önemli etkiler sağladığını söylemek mümkün değildir. Foroutan tarafından gerekçekleştirilen bir araştırmada 1980 yılından sonra Türkiye'de uygulanan serbest ticaret politikalarının, özel sektörde faaliyet gösteren imalat sanayi kuruluşlarında mütevazi ölçüler içinde verimlilik artışları sağladığı bildirilmektedir [Foroutan, 1991]. Aynı araştırmada kamu sektöründe faaliyet gösteren imalat sanayi kuruluşlarındaki verimlilik artışlarının ise başka nedenlerden ortaya çıktığı belirtilmektedir. Buna benzer olarak 1980'li yılların ortalarından itibaren Bolivya'da uygulanan serbest ticaret politikasının da imalat sanayi kuruluşlarında verimlilik artışları sağladığını gösteren kanıtlar bulunmadığı tir değer araştırmada bildirilmektedir [Jenkins, 1995]. Ay-. doğuş tarafından gerçekleştirilen araştırmada da Türkiye imalat sanayinde 1971-1988 yılları arasında ihracat artışı ve ithal ikamesinin toplam faktör verimliliğindeki değişmelerin önemli birer açıklayıcısı olmadıkları ortaya konmuştur [Aydoğuş, 1993]. 1970-1991 yılları arasında Türkiye imalat sanayi kuruluşlarında katma değer, ücretler ve istihdam arasındaki ilişkileri inceleyen bir diğer araştırmada ise sağlanan verimlilik artışlarının gerçek ücretlerdeki aşınmadan kaynaklandığı bildirilmektedir [Şenesen ve Erol, 1995]. Türkiye imalat sanayinde verimlilikte yıllara göre belli 8 Fl\TTMTPTinf»*TTT I7XTlMPf irit ' u>mısua ı J\I IVIVJrucnısıcıı^ıVTI Cilt: 7 Sayı: 5 1996

düzeyde artışlar sağlandığını yapılan çeşitli araştırmalar göstermektedir. Ancak verimlilik artışlarının büyük yatırımlar, ileri teknolojinin yaygın biçimde uygulanması, tesis ve teçhizatın zamanında yenilenmesi, sınai üretimde kullanılan malzeme ve enerji girdilerindeki maliyet indirimleri veya gerek iç pazar ve gerekse dış pazardaki önemli talep artışları sonucu kapasitenin tam kullanımı gibi nedenlere bağlı olduğunu söylemek mümkün değildir. Türkiye'de gelir dağılımının son yıllarda emekçiler aleyhine bozulması, kazanç paylaşımının uygulanmadığını göstermektedir. Halbuki verimliliğin iyileştirilmesinde "kazanç paylaşımı" uygulamasının çok önemli bir etken olduğu araştırmalarla ortaya konmuştur [Shepard, 1994]. Kalite çemberleri gibi "katılımcı yönetim" uygulamalarının da Türkiye imalat sanayinde yaygın olarak uygulanmadığı çeşitli araştırmalarla saptanmıştır [Gözlü, 1993] [Düren, 1990]. Emek arzının emek talebine göre yüksek ve işsizliğin önemli boyutlarda olduğu bir ülkede çalışanların güdülenmesi ve doyumu, işletme yöneticileri tarafından gerekli ve zorunlu bir etken olarak görülmemektedir. Anketlere verilen yanıtlardan çıkan genel sonuç ta kuruluşların verimlilik yönetiminde üretim işlemlerinin etkenliği üzerinde yoğunlaştıklarını ve bu hususa önem verdiklerini göstermektedir. Türkiye imalat sanayi kuruluşlarında verimlilik yönetimi ve politikaları, işletmelerin iç etkenlerinden çok dış etkenler tarafından etkilenmekte ve biçimlenmektedir. Türk sanayinin nitelikli insan gücü bakımından önemli birikimi olmasına karşın ülke ekonomisinin yapısal bozukluğu ve istikrarsızlığı, verimliliğin planlanması ve iyileştirilmesine ilişkin politikaların oluşturulmasını ve yürütülmesini güçleştirmektedir. Verimlilik yönetimine ilişkin çalışmaların "işlerin daha da kötüye gitmesini önlemek" veya "modayı izlemek" gibi nedenlere bağlı olarak gerçekleştirildiğini söylemek mümkündür. KAYNAKÇA 1. AYDOĞUŞ, O., "Türkiyede İmalat Sanayinde İthal İkamesi, ihracat Artışı ve Toplam Faktör Verimliliği İlişkileri: 1971-88", ODTÜ Gelişme Dergisi. 20(4). 453-473. 1993. 2. BORATAV, K., Türel, O., ve Yekten, E, "The Turkish Economy in 1981-92: A Balance Sheet, Problems and Prosects" METU Studies in Development. 22 (1), 1-36, 1995. 3. DÜREN, A.Z., İsletmelerde Kalite Çemberleri. Evrim Basım Yayın Dağıtım, İstanbul, 1990. 4. FOROUTAN, F., "The Effect of Trade Reioım in Turkey on Productivity: 1976-85" I. Verimlilik Kongresi. Bildiriler, 27-29 209-234, Ankara, Kasım 1991. 5. GÖZLÜ, S., "Ouality Circle Activities in the Turkish Establishments", Comouters and Industrial Engeneering. Cilt 25, No. 1-4, 37-40, 1993. 6. JENKINS, R., "Does Trade Liberalization Lead to Productivity Increases? A Case Study of Bolivian Manufacturing", iournal of International Development. Cilt 7, No. 4, 577-597, 1995. 7. KAO, C. ve diğerleri, "Productivity Improvent: Efficiency Approach vs. Effectiveness Approach", Omega. International Journal of Management Science. Cilt 23. No. 2, 197-204, 1995. 8. KAZGAN, G., Yeni Ekonomik Düzen'de Türkiye'nin Yeri, Altın Kitaplar Yayınevi, İstanbul 1994. 9. MAHONEY, T.A., "Productivity Defined: The Relativity of Efficiency, Effectiveness, and Change", Productivitv in Organizations içinde, John P. Champbell ve diğerleri (Der.), Jossey-Bass Publishers, San Francisco, 13-39, 1988. 10. ÖZMUCUR, S., "Productivity and Profitability in the 500 Largest Firms of Turkey, 1980-1992", Boğaziçi Journal Review of Social. Economic and Administrative Studies. Cilt 7, No. 1-2, 63-71, 1993. 11. PROKOPENKO, J., Productivitv Management. International Labour Organization, Geneva, 1987. 12. SHEPARD III, E.M., "Profit Sharing and Productivity: Further Evidence From the Chemicals Industry", Jrv dustrial Relations. Cilt 33, No. 4 (Ekim), 452-466, 1994. 13. SINK, D.S., Productivitv Management: Planning. Measurement and Evaluation, Control and Improvement, John VViley and Sons, New York 1985. 14. STAINER, A.I., "Productivity Practices in the United Kingdom", Production Research: Approaching the 21 st Centurv içinde, M. Pridham ve C. O'Brien (Der.), Taylor and Francis, Londra, 327-331, 1991. 15. SUMANTH, D.J., "Productivity Indicators Used by Mojor U.S. Manufacturing Companies: The Results of a Survey", Industrial Enoineering. 70-73, Mayıs 1981. 16. SUMANTH, D.J. ve OMACHONU V.J., Productivitv Improvement in Manufacturing Companies- A Nationvvide Survev. VVorking Paper, University ot Miami, Miami, Fla., Şubat 1982. 17. SUMANTH, D.J., Productivitv Engineering and Management. McGraw-Hill Book Company, International Student Edition, Singapore, 1985. 18. ŞENESEN, Ü. ve EROL, M., "Relations Betvveen Productivity, Employment and VVages in Turkish Manutacturing Industry Since 1970", Ninth VVorld Productivity Congress, Peoole. Technology and Productivitv. Cilt 1, 4-7 Haziran, İstanbul/Türkiye, 245-257, 1995. 19. TAŞKIN, H. ve diğerleri, "A Survey of the Turkish Manufacturing Industry", Ninth VVorld Productivity Congress, People. Technology and Productivitv. Cilt. 2, 4-7 Haziran, İstanbul/Türkiye, 1614-1619, 1995. Cilt: 7 Sayı: 5 1996 CMIMTCT'IJT IJI^ MJ \j Ly A AVı TV/fTTUTUMTVrOT

ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME: YÖNTEMLERE BİR BAKIŞ Çok Ölçüttü Karar Verme (ÇÖKV) dünyada olduğu gibi ülkemiz yazınında da adını sık sık duyduğumuz bir terimdir. Son zamanlarda özellikle bir takım uygulama çalışmaları ile gündeme gelmekte olan ÇÖKV'nin genel yapısından ve problemlere sağladığı değişik yaklaşımlardan pek söz edilmemektedir. Bu makalede ÇÖKV'nin ne olup ne olmadığını daha iyi anlayabilmek için, araştırmalara konu olan roblem gruplarını tanımlayıp, bu problem grupları için önerilen değişik çözüm yaklaşımlarından söz edeceğiz. Daha az tanınmaları nedeniyle, ÇÖKV altında yer alan matematiksel programlama tarzı yaklaşımlara ağırlıkla yer vereceğiz. Hem uygulamalı hem de kuramsal araştırmalara konu olabilecek noktalara dikkat çekeceğiz. ' Multiple Criteria Decision Making (MCDM) is a te'rm we encounter frequently in the Turkish Operational Research literatüre as well as the international literatüre. As discussions on MCDM concentrate usually on praticular applications, discussions about the general structure of the MCDM field and of alternative approaches suggested for solving problems are rarely encountered. İn this article, we will provide definitions of groups of problems studied under MCDM and present an overview of different solution approaches suggested for solving these problems so that what MCDM is or is not can be better understood. We will emphasize tapproaches that empioy a mathematical programming framework since they are not known well. We will point out certaih issues that may be interesting topics for both applied and theoretical research. SerpilSAYIN KOÇ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi $0860 İstinye, İstanbul GİRİŞ Karar verme problemlerinde birden fazla ölçütü aynı anda değerlendirme esasına dayanan "Çok Ölçüttü Karar Verme.(ÇÖKV)" (Multiple Criteria Decision making-(mcdm) alanındaki ilk adımların tarihi hayli eski olmasına rağmen (Kuhn ve Tucker 1951) araştırmaların yoğunlaşması son yıllara rastlamaktadır. ÇÖKV, yani birden fazla ölçütü aynı anda karar problemine katma yetisi gittikçe karmaşıklaşan problemlere daha gerçekçi modelleme yaklaşımları sağlamakla birlikte çözümleri sayısal olarak daha güç elde edilir hale getirmektedir. Bu da uzun. yıllar ÇÖKV'nin kuramsal çalışmalar ile sınırlar kalmasına sebep olmuştur. Son zamanlarda bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler ÇÖKV alanına da yansımış ve uygulamalı çalışmaların artmasını sağlamıştır. Bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler ÇÖKV üzerinde iki değişik şekilde olumlu etkiler yapmıştır. Birincisi, daha hızlı makineler sayesinde, bazı yöntemlerin çok uzun olabilen çözüm süreleri kısalmıştır. İkincisi, grafik kullanıcı arayüzlerinin fikir olarak benimsenip yaygınlaşması ve dolayısıyla Karar Destek Sistemlerinin yükselişi ile bir çok ÇÖKV yöntemi pratikte de Karar Vericiler (KV) tarafından kullanılabilir hale gelmiştir. Böylece bu gelişmelerin ÇÖKV dünyasındaki yansıması bazı çözüm yaklaşımlarının yazılım paketleri ile birlikte ortaya çıkması ve daha geniş bir kitleye ulaşması olmuştur (Saaty 1980, Steuer 1983, Korhonen ve VVallenius 1988, Karwan, Lotfi ve Zionts 1992). Bugün bu sayede en azından bazı ÇÖKV yöntemlerini problem çözmede kullanmak, yazılıma ulaştıktan sonra kolay olmaktadır. 10 CUt: 7 Sayı: 5 1996

ÇÖKV problemini genel olarak şöyle tanımlayabiliriz. KV'nin karşılaştığı karar probleminde, problemin yapısı gereği, birden fazla ölçüt kullanma gereksinimi vardır. Mevcut seçeneklerden kendisi için en tercih edilir olanını bu ölçütler doğrultusunda bulmak istemektedir. Ancak hemen her zaman, ölçütlerin birbirleri ile çelişir olması nedeniyle her bir ölçüt verilecek kararı başka yönlere çekmeye çalışır ve probleme kolayca cevap bulunamaz. Bu durumda değişik ÇÖKV çözüm yaklaşımları KV'ye takip etmesi için değişik yollar önerirler. Önerilen çözüm yaklaşımları, çok geniş bir yelpazede yer alırlar. ÇÖKV alanındaki bazı çalışmaların problemlerini bazen Çok Amaçlı Eniyileme, Çok Nitelikli Fayda Kuramı gibi adlarla tanımlaması bundandır. Bu isimlerden ilki, birinci ana kutup, yani matematiksel programlama çerçevesinde hareket eden yöntemlerce benimsenebilmektedir. Ancak bu yönde bir sınıflandırmaya gitmek yerine, biz genel kabul gören başka bir sınıflandırmayı tercih edeceğiz. Tüm bu yöntemlerin ortak özelliği ÇÖKV problemi çözülürken, KV'yi çözüm sürecinin herhangi bir aşamasında tercih bildiriminde bulunmak suretiyle olaya dahil etmeleridir. Tercih bildiriminin zamanlamasına göre çözüm yöntemleri üç ana grupta incelenir (Evans 1984, Hwang ve Masud 1979). 1. Tercih bilgisini çözüm sürecjnden önce isteven yöntemler. Bu yöntemler, ÇÖKV problemini çözmeden önce KV'nin fayda fonksiyonunu bir şekilde elde etmeye dayanırlar. Fayda fonksiyonu teorik olarak KV'nin tercih bilgilerini bütünüyle yansıtacak özelliklere sahiptir. Pratikte ise böyle bir fonksiyonun elde edilmesi ile ilgili problemler vardır. Bazı yöntemler fayda fonksiyonunu KV ile etkileşimde bulunarak elde etme yoluna giderken bazıları belli formda bir fonksiyonu KV'nin fayda fonksiyonu olarak kabul ederler. Fayda fonksiyonu birden fazla ölçütü birleştirmeye yarar ve böylece problem tek 61- çütlü bir probleme dönüşür, standart eniyileme yöntemleri ile çözülebilir hale gelir. Cilt: 7 Sayı: 5 1996 2. tercih bilgisini çözüm süreci boyunca isteven yöntemler. Etkileşimli yöntemler de denilen bu yöntemleri uygulamak için, bizzat KV'nin süreç boyunca katılımına gereksinim vardır. Genellikle artık bir bilgisayar programı sayesinde, KV çözüm yöntemi uygulamaya koyulur. Yöntem KV'den alınan bilgileri kullanarak bir çözüm bulur, çeşitli sorular yönelterek bu çözümün değerlendirilmesini sağlar. Bunun sonucunda ortaya çıkan bilgilerle eskisinden KV'ce daha çok tercih edilecek bir çözüm önerir. Bu etkileşim KV sunulan çözümü beğenene dek devam eder. 3. tercih bilgisini çözüm sürecinden sonra isteven yöntemler. Vektör eniyileme yöntemleri olarak da bilinen bu yöntem grubu, sadece KV'nin her ölçütte daha fazlayı aza tercih edeceği varsayımı ile hareket eder. Bu varsayımla birden fazla seçenekten oluşan etkin çözümler (bkz. 2. bölüm) kümesini bulmayı ve KV'ye sunmayı amaçlar. Bundan sonra KV bu seçenekler arasında en Çok hangisini tercih ettiğini belirleyecektir. Bu yöntem grubunun daha çok kuramsal aşamada kalması ve bir kaç istisna dışında uygulamaya geçememiş olmasının başlıca sebepleri yöntemlerin çok fazla uygulama zamanı gerektirmesi ve KV'ye sunulmak üzere ortaya çıkan bilginin genellikle çok fazla miktarda ve zor değerlendirilir olmasıdır. Bazı matematiksel tanımları yaptıktan sonra yeniden değineceğimiz bu sınflandırmanın yanı sıra, çözüm yöntemleri, ÇÖKV problemini tanımlarken yaptıkları varsayımlarla da farklılaşırlar (Steuer 1986, Dyer ve diğerleri 1992). Örneğin problem parametrelerinin kesinlikle biliniyor olması ya da rastsal olması bir sınıflandırma ise karar seçeneklerinin ayrık ya da sürekli olmasına göre yapılır. Bu iki tür problem çok farklı matematiksel özelliklere sahip olduğundan önerilen çözüm yöntemleri de genelde çok farklıdır. Bu makalede bakacağımız çözüm yaklaşımları, ÇÖKV probleminin tüm parametrelerinin kesinlikle bilindiği varsayımını temel alan yaklaşımlardır. Bu yöntemleri yazında genel kabul gören bazı sınıflandırmalara tabi tutacağız. Sözünü edeceğimiz yöntemler genellikle sınflarının yaygın tanınmışlığa sahip temsilcileri olarak algılanmalı, adı verilen çalışmaların ilgili alanda bütün bir liste oluşturduğu düşünülmemelidir. Önerilen çözüm yöntemlerinin sayıca çokluğu nedeniyle ortaya çıkan bu durumdan kaynaklanan eksikliği en aza indirgemek için mümkün olduğunca çok makaleye, özellikle tekrar makalelerine atıfta bulunmaya çalışacağız. İkinci bölümde gerekli matematiksel tanımları yapacağız. Böylece çözüm yöntemlerini daha iyi tarif edebilir hale geldikten sonra üçüncü bölümde belirli sınıflandırmalar yaparak çözüm yöntemlerinden söz edeceğiz. Dördüncü bölümde çözüm yöntemleri sınıflarını topluca yeniden değerlendirip ÇÖKV problemi üzerine yapılacak araştırmalar için önerilerde bulunacağız. lv/f TlXI7MT»İOT f/ 11

TANIMLAR ÇÖKV problemini matematiksel olarak şöyle ifade edebiliriz: V_enbüyükle f X X. ), f 2 (x) f p (x)), Burada p > 2 ölçüt sayısını, x.e R n karar değişkenleri vektörünü, fi (x): X > R, i=1,... p amaç fonksiyonları, X ç R n uygun karar seçenekleri kümesini, (karar uzayı), Y = f(x) = { y e RP I y = f (x), x e X} uygun çözümler kümesini (çözüm uzayı) belirlemektedir. ÇÖKV problemlerini anlamada çok faydalı bir kavram, ideal çözüm kavramıdır. Tanım, i = 1 p için y* I x X} olsun, y = (yi* olarak adlandırılır. = enbüyük { fi (x) yp*) ideal çözüm Tanımdan da görüldüğü gibi, ideal çözüm ÇÖKV için olabilecek en iyi çözümdür, çünkü ölçütlerin tek tek en iyilenmesi ve en iyi değerlerin bir araya konması ile oluşturulur. Bu nedenle, eğer ideal çözümü elde etmek mümkünse, yani görüntüsü ideal çözüm olan uygun bir seçenek varsa, KV'nin problemi çözülmüş demektir ve en tercih edilen seçenek, ideal çözümü veren seçenektir. Ancak tahmin edilebileceği gibi,- çoğunlukla ideal çözümü veren uygun bir seçenek yoktur. Bu durumda KV, etkin çözümlerle ve etkin seçeneklerle ilgilenir. Tanım. Belirli bir seçenek x e X, eğer i = 1, p için fi (x) > fi (x ) ve en az bir j e {1 p} için fj (x) > fj (x ) eşitsizliklerini sağlayan bir x e X bulunamıyorsa etkin seçenek olarak adlandırılır. ÇÖKV'niiî tüm etkin seçeneklerini XE ile göstereceğiz. Etkin olmayan seçeneklere edilgin seçenek denir. Benzer şekilde, etkin seçeneklerin çözüm uzayındaki görüntüsüne etkin çözüm, edilgin seçeneklerinkine edilgin çözüm denir. KV'nin en tercih ettiği çözüm, her zaman etkin seçeneklerden biri olacaktır. Herhangi bir edilgin seçenekte, diğer ölçütleri kötüleştirmeden, en az bir ölçütü iyileştirmek mümkündür. KV tüm ölçütlerde her zaman çoğu aza tercih edeceğine göre, edilgin seçenekler KV'nin ilgi alanı dışında kalırlar. Bu husus, ÇÖKV için önerilen çözüm yöntemlerini değerlendirmede de önem taşır. Bir çözüm yönteminin bulduğu çözümün etkin olduğunu garanti etmesi önemlidir. ÇÖKV problemini anlamada önemli bir diğer kavram da fayda fonksiyonu kavramıdır. Fayda fonksiyonu, tanım olarak KV'nin tercih bilgilerini yansıtan bir fonksiyon olmalıdır. Tanım. KV'nin fayda fonksiyonu V:R P > R, Xteki her seçenek için x için bir V (f(x)) sayısı hesaplar ve bu sayı KV'nin x'i ne kadar tercih ettiğinin bir göstergesidir. Böylece, en azından teorik olarak, fayda fonksiyonu problemin basitleştirilmesini ve p tane ölçütün tek ölçütle ifade edilebilmesini sağlar. ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ ÇÖKV probleminin tanımına bakarsak, ölçütler ve uygun seçenekler kümesi üzerinde genel bir varsayımda bulunmadığımız görülür. Çözüm yöntemleri, ÇÖKV üzerinde yapılacak varsayımlara göre ciddi değişiklikler gösterir. Yöntemler üzerindeki ilk sınıflandırmamızı uygun seçenekler kümesi X üzerindeki varsayımlara göre yapacağız (Korhonen, Moskovvitz ve VVallenius 1992). ÇOKV çözüm yöntemleri X üzerindeki varsayımlara göre iki gruba ayrılırlar. Birinci grup, X'nin sonlu sayıda ayrık seçenekten oluştuğunu varsayar. Bu grup altında bakacağımız yöntemler, genellikle seçenek sayısı "makul" bir büyüklükte olduğu, tüm seçeneklerin ve dolayısıyla çözümlerin tek tek bilindiği varsayımı ile hareket eder. Matematiksel olarak, X = {xı, x 2 x q }, Y = {f(xı), f(x 2 ),... f (x q )} yazabiliriz. Bu durumda problem, q tane p- vektörü arasında KV'nin en fazla tercih ettiği çözümü bulma problemidir. İkinci grup ise, X'in sürekli seçeneklerden oluşan bir küme olduğunu varsayar. Yani sonsuz sayıda seçenek vardır ve bu seçenekler kısıtlar aracılığı ile tanımlanmaktadır. Burada yapmak istediğimiz bir hatırlatma, değişkenlerin ayrık olduğu, sonlu olabilmekle birlikte çok fazla seçeneğin bulunduğu ve seçeneklerin tek tek bilinmediği ÇÖKV problemlerinin çözüm yaklaşımları açısından birinci değil ikinci grupta yer aldıklarıdır. Ayrık Seçenekler Yukarıda da belirttiğimiz gibi ayrık seçenekler durumundan kastettiğimiz sonlu sayıda (q tane) 12 T'1VTT\T TOrrvr» T CUt: 7 Sayı: 5 1996

seçeneğin p ölçüte göre değerlendirilip KV'nin en çok tercih ettiğinin belirlenmesidir. Burada yaygın olan yaklaşım grupları KV'nin tercih bilgisini çözüm sürecinden önce, ya da çözüm süreci boyunca isteyen yöntemlerdir. Vektör eniyileme yöntemleri zaten sonlu ve çok da fazla olmayan bir sayıda seçenek söz konusu olduğu için geçerli değildirler. Tercih bilgisini çözüm sürecinden önce isteyen yöntemler Bu yaklaşım grubunun ortak özelliği, KV'nin tercih bilgisini yansıtan fayda fonksiyonu Vyi bir şekilde elde edip, seçenekleri bu fonksiyona göre sıralamak ve en tercih edilenini belirlemektir. Ancak bunun iki değişik tarzda yapılageidiği gözlenmektedir. Birinci, yaklaşım tarzı, KV ile etkileşimli olarak KV'nin fayda fonksiyonunu belirlemeyi ve bu fayda fonksiyonuna göre seçenekleri sıralamayı önerir. Bu sınıftaki öncü yaklaşımlardan bir Keeney ve Raiffa tarafından önerilen Karar Analizi yaklaşımıdır (Keeney ve Raiffa 1976). Bu yönteme göre önce KV ile yapılan görüşmeler" aracılığıyla KV'nin fayda fonksiyonu V tahmin edilir. Ondan sonra da tüm seçenekler arasından enyüksek V değeri veren seçilir. Tabii bu yöntemin zorluğu ilk aşamadan kaynaklanmaktadır. Bu aşamayı yapılabilir kılabilmek için V fonksiyonu için basit bir yapı öngörülür. Örneğin V'nin fi (x)'lerin doğrusal bir fonksiyonu olduğunu varsaymak yaygın bir uygulamadır. Böylece problem, ölçütler için KV'nin tercihini yansıtacak ağırlıklar bulma problemine dönüşür. Bunun için KV ile yapılacak etkileşim, örneğin, KV'nin eşdeğer bulmak sebebiyle ikisi arasında kararsız kalacağı senaryolar üretip buradan ağırlıkları çözmek olabilir. İkinci yaklaşım tarzı ise fayda fonksiyonunun adını anmadan, önce tespit edilmiş belli formdaki bir fayda fonksiyonunu KV'ye empoze etmeye dayanır. Bu arzın en yaygın tanınmışlığa sahip temsilcisi Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP)'dir (Saaty 1980). Son yılların belki de en çok konuşulan ve tartışılan yöntemi olan AHP'nin yaygınlığının temel sebebi pratik bir yöntem olması ve "Expert Choice" (Expert Choice Inc.) adlı yazılım paketi sayesinde kolayca uygulanabilir olmasıdır. Expert Choice oldukça gelişmiş özelliklere sahip bir yazılımdır ve kullanması kolaydır. AHP'ye göre önce her seçenek çifti her ölçüte göre birbiriyle kıyaslanır ve birbirine ne kadar tercih edilir olduğu belirlenir. Sonra her ölçüt çifti birbiriyle kıyaslanır. Bu bilgiler önceden tanımlanmış bazı işlemlerden geçirilir ve her seçenek için tek bir sayı hesaplanır. Burada aslında KV'nin fayda fonksiyonunun belli özellikleri olduğu varsayılmakta, açıkça belirtilmese de bu fayda fonksiyonu bulunmaktadır. Ondan sonra seçenekler bu fayda fonksiyonuna göre kolayca sıralanabilir. Tercih bilgisini çözüm süreci boyunca isteyen yöntemler (etkileşimli yöntemler) Bu gruptaki yöntemler, KV'nin tercihlerini yansıtacak belli formda bir fayda fonksiyonu olduğu varsıyımı ile yola çıkarlar. KV ile etkileşimde bulunup, çeşitli değerlendirme ve karşılaştırma soruları sorarak, KV en çok tercih ettiği seçeneği bulunduğuna ikna olana dek bu şekilde devam ederler. Bu yaklaşım grubu içindeki yöntemler birbirinden KV'den istenen tercih bilgisinin türüne, daha çok tercih edilen bir seçenek bulmada kullandıkları mekanizmaya ve fayda fonksiyonunun tipi üzerinde yaptıkları varsayımlara göre farklılaşırlar. Fayda fonksiyonunun doğrusal olduğu (Zionts 1981), kuasikonkav olduğu (Korhonen, VVallenius ve Zionts 1984, Malakooti 1989), ve monoton olduğu (Köksalan ve Sagala 1995) durumlara göre çeşitli yöntemler önerilmiştir. KV'nin fayda fonksiyonunun hangi formda olduğunun nasıl bilinebileceği sorusuna yönelmiş araştırmalar da vardır (Korhonen, Moskovvitz ve VVallenius 1986, 1993). Bu grupta da daha yaygın tanınmışlığa sahip yöntemler, KV ile etkileşimini bilgisayar ortamında sağlayıp, görsel öğelere mümkün olduğunca fazla yer veren yöntemler olmuştur. Korhonen'in VIMDA (1988), Lotfi, Stevvart ve Zionts'un AIM (1992) adlı yöntemleri bunlardandır. Görsel öğeleri ÇÖKV problemlerinde daha etkin kullanma arayışlarının bir sonucu olarak, seçenekleri birbjriyle karşılaştırmak için önerilmiş uyumlu evler yöntemi (Korhonen 1991) istatistik alanındaki benzer arayışların (Chernoff 1973) bu alanda bir şansımasıdır. Korhonen'in orijinal önerisi, hem görsel etkileşimin potansiyel gücü hakkında bir fikir vermekte, hem de bu konunun incelemeye ve gelişmelere açık bir konu olduğunu işaret etmektedir. Ayrık seçenekler problemi için önerilen çözüm yöntemlerini genel olarak değerlendirecek olursak, KV'ler tarafından uygulanabilir yöntemlerin var olduğunu, bunların epey bir kısmının yazılım paketleri bulunduğunu söyleyebijiriz. Böylece ayrık seçeneklerin var olduğu ÇÖKV problemleri daha yaygın tanınmışlığa da sahip olmuşlardır. Bu tür problemlerle karşılaşıp çözüm yöntemi arayan uygulamacıların dikkat etmeleri gereken nokta öncelikle yöntemin açıkça CUt: 7 Sayı: 5 1996 UKTTYTICTUİ 1 lv*ttrj17xtr»tct TıT< T, 1IHJ11U111/1UU1VI1 13

ya da içten içe yaptığı varsayımların farkında olup bunların kendi problemleri için uygun olup olmadığını sınamaktır. Daha sonra da çözüm yöntemi süresince KV'nin hal ve tavrının, genellikle bulunan çözümün kalitesini etkilediğini hatırlamaları gerekir. Bu konuda çalışmak isteyen araştırmacılar ise yöntem geliştirme yoluna gidiyorlarsa kullanıcı ile nasıl bir etkileşim sağlayacaklarını düşünmeli, görsel unsurlara yer vermeli ve davranışsal faktörlerin varlığını unutmamalıdırlar. Sürekli Seçenekler Sürekli seçenekler başlığı altında inceleyeceğimiz yöntemler, ayrık seçenekler için önerilenlerden epey farklılık gösterir. Bu yöntemlere genellikle karar analizi yerine, matematiksel programlama çerçevesi hakimdir. Ayrık seçenekler adı altında incelediğimiz yöntemlerde sonlu sayıda ve tek tek bilinen seçeneklerden söz etmekteydik. Dolayısı ile karar analizi türü yaklaşımlar bu grupta belirleyici olmaktaydı. Sürekli seçeneklerden kastettiğimiz ise uygun seçenekler kümesinin bir takım kısıtlarla ifade edildiği durumdur. Yani ÇÖKV probleminin tanımlarken, X = {x e R n I gı (x) < bı, i = 1 m} tanımının geçerli olduğunu varsaymaktayız. Burada gı'leri genel formda fonksiyonlar olarak görüyoruz. Ancak tek amaçlı eniyileme problemlerinin dahi bazı amaç fonksiyon ve uygun seçenek kümesi birleşimleriyle çözülmesinin ne kadar zor olduğunu hatırlarsak (örneğin konveks enbüyükleme problemleri) ÇÖKV probleminin sürekli seçeneklerle çözülebilir olduğu durumların fi ve gı'ler üzerinde çeşitli varsayımların olduğu durumlar olmasına şaşırmayız. Bazı kuramsal çalışmaları bir yana bırakırsak, çözüm yöntemi önerilerinin yapıldığı en genel problemler Vnin konkav, X'in konveks olduğu durumdur. Sayıca en fazla çözüm önerisi ise Çok Amaçlı Doğrusal Programlama (ÇADP) problemi için yapılmıştır. Yani hem fı'lerin hem de gı'lerin doğrusal fonksiyonlar olduğu durum pek çok uygulanabilir çözüm probleminin genel haline göre daha kolay ve başa çıkılabilir kılan bir takım matematiksel özelliklerinin olmasıdır. Sürekli seçeneklere sahip problemlere önerilen çözüm yöntemleri arasında, KV'den istenen tercih bilgisine göre ortaya çıkan üç sınıfı da görüyoruz. Tercih bilgisini karar sürecinden önce isteyen yöntemler Bu gruptaki yöntemler, ayrık seçenekler durumuna olduğu gibi yine KV'nin fayda fonksiyonunun varlığına dayanır. Ayrık seçenekler durumunda gördüğümüz alt sınıfları burada da görmek mümkündür. KV ile görüşmeler yapıp fayda fonksiyonunu bulmayı, dolayısı ile problemi tek amaç fonksiyonlu eniyileme problemine dönüştürmeyi öneren Keeney ve Raiffa'nın (1976) yöntemi bu tür problemler için de geçerlidir. Bunun uygulamada çok popüler bir yöntem olduğunu söylemek zordur. Bunun başlıca sebepleri ise fayda fonksiyonunun bulunmasının KV için zorlayıcı olması ve yapılması gereken varsayımların genellikle kısıtlayıcı olmasıdır. Diğer sınıf ise fayda foksiyonunun adını anmadan belli bir fayda fonksiyonunu KV'ye empoze eden yöntemlerdir. Bu sınıfta çok yaygın olarak bilinen bir yöntem Amaç Programlamadır (Çharnes ve Cooper 1961, Lee 1973). Burada KV'den her ölçüt için hedefler belirlemesi, ayrıca ölçütlere ağırlık ataması istenir. Daha sonra sapma değişkenleri tanımlanarak, matematiksel programlama çerçevesinde sapmaların ağırlıklı toplamı enazlanır. Amaç programlamanın uygulanması, hem KV'den istenen bilgi açısından hem de matematiksel çözüm açısından kolaydır. Ancak hedeflerin ve ağrlıkların gerçekçi bir biçimde belirlenmesi her zaman kolay değildir ve bulunan çözümün bir etkin çözüm olduğu garanti edilemeyebilir. Belli br fayda fonksiyonunu empoze eden bir diğer yöntem de Uzlaşık Programlamadır (Zeleny 1973). Burada belli bir uzaklık fonkiyonu tanımlanır ve ideal çözüme bu uzaklık tanımına göre en yakın uygun seçenek bulunur. Uzaklık fonksiyonunun tanımlanması için KV'nin belirlemesi gereken bir takım sayılar bu yöntemin gerçekçiliğini gölgelese de uygulanması kolay bir yöntemdir. Tercih bilgisini çözüm süreci boyunca isteyen yöntemler (Etkileşimli Yöntemler) - En popüler yaklaşım grubu diyebileceğimiz (Aksoy 1990) bu grubun ortak özelliği bilgisayar / KV etkileşimine dayanmasıdır. Bu grup yaklaşım, KV'nin fayda fonksiyonunu bulmaya ya da empoze etmeye çalışmaz, sadece varlığını ve bazen belli özellikleri olduğunu varsayar. Bu yöntemlerde, genellikle bir çeşit tek amaçlı eniyileme problemi çözülerek, ilk çözüm (şimdiki çözüm) bulunur. Eğer KV şimdiki çözümden memnunsa durulur. Yoksa KV'ye şimdiki çözüm 14 IVI u nimi uıaiji v»ı CUt: 7 Sayı: 5 1996

üzerine bâzı sorular sorulur. Alınan bilgiler ışığında yeni bir matematiksel program çözülerek yeni bir şimdiki çözüme ulaşılır. KV bulunan çözümü beğenene dek devam edilir. Bu gruptaki yöntemlerden bazıları Geoffrion, Dyer ve Feinberg (1972), Zionts ve VVallenius (1976), Steuer ve Choo (1983), Marcotte ve Soland (1986), Korhonen ve Laakso (1986), Korhone ve VVallenius (1988), Ringuest ve Gulledge (1992) tarafından önerilmiştir. Yöntemler arasındaki farklılaşma KV'den istenen bilgi türünde ya da kurulan matematiksel programlarda ortaya çıkar. Son zamanlarda görsel etkileşimin önemi bu grup için de vurgulanmaktadır. Bunun başarılı bir örneği 'Pareto Race" adlı programdır (Korhonen ve VVallenius 1988). Bu yöntem grubunun popülerliği, temelde uygulanabilir olmalarından kaynaklanmaktadır. KV'den istenen bilgi fayda fonksiyonu yalaşımına göre daha makuldür ve yöntemler sayısal olarak uygulanabilir yöntemlerdir. Ayrıca çözüm sürecindeki KV pek çok seçeneği değerlendirmek durumunda kaldığından, karşılaştığı karar problemini daha iyi anlar, bazı ölçütleri iyileştirmesi için vermesi gereken ödünleri görür. Pek çok seçenek görmüş olduğundan bulunan çözümü daha kolay benimser. Tüm bunlara rağmen çözüm sürecinde davranışsal faktörlerin önemi inkar edilemez. Bazı etkileşimli yöntemlerin KV'den son derece fazla ve söylemesi zor bilgi talep edebileceğini de unutmamak gerekir. Bir de KV'nin etkin kümenin bazı bölgelerini hiç tanıma fırsatı bulamama olasılığı hayli yüksektir. Bu da daha iyi olabilecek çözümlerin kaçırılması demek olabilir. Bu gruptaki yöntemlerin bazılarında gözlenen, belki de en istenmeyecek özellik, bulunan çözümlerin etkin olduğunun garanti edilememesi durumudur. Tercih bilgisini çözüm sürecinden sonra isteyen yöntemler (Vektör Eniyileme Yöntemleri) Bu gruptaki yöntemler, diğer gruplardakilere göre daha hafif varsayımlarla çalışırlar. Aslında tek varsayımları KV'nin her zaman her ölçütte çoğu aza tercih edeceğidir. Dolayısı ile etkin çözümler kümesi XE'nin tamamının bulunmasını ve KV'ye sunulmasını önerirler. KV ondan sonra en çok tercih ettiği seçeneği bunların arasından seçebilecektir. Bu yaklaşım tarzının çok popüler olduğu yaklaşık 70'lerin ortasından 80'lerin ortasına dek süren bir dönem yaşanmış ve pek çok çözüm yöntemi önerilmiştir. Ele alınan bazı özel problemleri ve kuramsal çalışmaları saymazsak, yöntemler çokluklu ÇADP problemi içindir. Daha sonra ise vektör eniyeleme yaklaşımlarının yoğunluğunun çok azaldığını görüyoruz. Bunun başlıca iki sebebi olduğunu söyleyebiliriz. Birincisi bu yöntemler bir takım zor hesaplamalara ve listelemelere dayanmakta, bu yüzden gerektirdikleri uygulama sürejeri gerçekçi büyüklüğe sahip problemlerde ciddi boyutlara ulaşmaktadır. Günümüz bilgisayarlarının hız ve kapasiteleri sayesinde bu sorunun bir derece hafiflediğini düşünebiliriz. İkincisi ve belki de daha önemlisi, bu yöntemlerin çözüm diye buldukları etkin kümenin aslında kendisinin bir sürekli küme olması, KV'ye sunulmasının zor olması, sunulabildiği takdirde KV'nin bu seçenekler arasında en beğendiğini yardımsız bulmasının neredeyse imkansız olmasıdır. Tüm bu sorunlar bu yaklaşım tarzına olan ilginin azalmasına neden olmuştur. Bu yaklaşım grubunun en çok ilgilendiği problemin CADP problemi olduğunu söylemiştik. Bu durum CADP problemine özgü bazı özelliklerden kaynaklanmaktadır. Bunlardan belki de en faydalı birinci özellik, CADP probleminin etkin kümesinin, X'in etkin yüzlerinin bir birleşimi olarak yazılabilmesidir. Böylece XEVI bulmak türr etkin yüzleri bulmak demektir. Bir çok yüzlünür yüzleri çeşitli şekillerde tanımlanıp ifade edilebi lir. Örneğin her bir yüz, bir eniyileme probleminin en iyi çözümler kümesi olarak ifade edilebilir (Ecker, Hegner ve Kouada 1980). Her bir yüz, köşe noktaları ve varsa uç yönleri ile tanımlanabilir (Yu ve Zeleny 1975, Armand 1993). Yine her bir yüz o yüzde bağlayıcı olan kısıtlar cinsinden ifade edilebilir (Yu ve Zeleny 1975). İşte vektör eniyileme yöntemleri etkin yüzleri bulmak ve ifada etmek için bu gerçekleri kullanırlar. Çok faydalanılan bir ikinci özellik ise, ÇADP probleminin etkin uç noktalarının birbirleriyle bağlantılı olmasıdır. Bu özelliğin de etkisiyle, ÇADP için önerilen vektör eniyileme yöntemleri, biraz problemin, biraz da çözüm diye sunulan bilgiyi işlemenin zorluğu nedeniyle problemi tüm etkin uç noktaları bulmak şeklinde yeniden tanımlamışlardır. Simpleks metodunun bir tür uyarlaması olan, ya da belirli parametrik tarama yöntemlerine dayanan çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir (Evans ve Steuer 1973a, 1973b, Yu ve Zeleny 1975, Isermann 1977, Ecker ve Kouada 1978). Böylece bulunan etkin noktalar KV'ye sunulabilir ve KV'de en beğendiğini bunların arasından seçebilir. Her ne kadar bu fikir AD- BASE (Steuer 1983) gibi bilgisayar uygulaması uzunluğu ve bu noktaların kaliteli çözümler oluşturup oluşturmadıkları tartışmalara yol açmaya devam etmiştir. Bunun sonucunda,.probleme seçenekler uzayı yerine çözüm uzayında Cüt: 7 Sayı: 5 1996 T? xrrvr T O T'H T 1T1U M.M.RH1 1 J 15

akmak (Dauer ve Liu 1990), etkin uç noktaları bir şekilde toparlamak (Morse 1980, Torn 1980), süzmek (Steuer ve Harris 1980), tüm etkin uç noktalar yerine işe yarar bir alt kümesini bulmak gibi iyileştirici fikirler ortaya atılmışın Bu gelişmeler yöntemleri daha uygulanabilir kılmakla birlikte, etkileşimli yöntemlerin çekiciliği karşısında pek de yeterli olamamışlardır. Böylece vektör eniyileme yönteminden giderek uzaklaşılmış, problemin tamamına bakma yeteneğine sahip tek çözüm grubu olmaları nedeniyle KV için en güzel çözümü üretmeye de en yakın olan bu yaklaşım yavaş yavaş terkedilmiştir. Sürekli seçenekler için önerilen yöntemleri genel olarak değerlendirecek olursak, önerilen çözüm yöntemlerinin uygulamacılar tarafından kolayca benimsenmesi için bir ortam yaratılmadığını görürüz. Herhangi bir yöntemi hayata geçirmek için artık ortam yaratılmadığını görürüz. Herhangi bir yöntemi hayata geçirmek için artık kaçınılmaz olan yazılım paketlerinin azlığı bunun başlıca sebebidir. Etkileşimli yöntemler yukarıda da tartıştığımız gibi pek çok avantaja sahiptirler. Ancak bu yöntem grubunun genelde dezavantajları da davranışsal faktörlere fazlaca dayanması, KV'ye problemi tanımakta yardımcı olmakla birlikte, problemi bütünlüğü içinde ele alamayıp, daha yerel hareketlerle sınırlı olması sayılabilir. Bunun yanı sıra etkileşimli çözüm yöntemlerinin sayıca çokluğu karşısında vektör eniyeleme yöntemlerinin unutulmuşluğu dikkat çekicidir. Bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler ışığında vektör eniyileme yaklaşımının yeniden değerlendirilmesi, hedeflerinin uygulamaların ihtiyaçlarına cevap verecek şekilde yeniden tanımlanması araştırmacılar için ilginç problemler oluşturmaktadır (Sayın 1996). Bu bölümü bitirirken değinmek istediğimiz bir konu da değişkenlerin tamsayı olmaya zorlandığı matematiksel programlama yapısına sahip ÇÖKV problemleridir. Daha önce de belirttiğimiz gibi bu durum ayrık seçenekler başlığı altında incelediğimiz yaklaşımlarla çözülememektedir, zira seçenekler tek tek bilinmemekte, kısıtlar yoluyla ifade edilmektedir. Pek çok uygulaması olan bu problem için genel bir takım çözüm yöntemleri Klein ve Hannan (1982), Kızıltan ve Yucaoğlu (1983), Bitran (1979) tarafından önerilmiştir. Ancak problemin zorluğu nedeniyle genel çözüm yöntemleri özellikle problemin boyutları büyüdükçe pratiklikten uzaklaşmaktadır. Bu nedenle olsa gerek, doğası gereği çok ölçütlü olan belli problemler için, örneğin çizelgeleme problemleri, özel yöntemler geliştirilmiştir (Bagchi 1989, Daniels ve Chambers 1990, Daniels 1994, French 1983, Dileepan ve Sen 1988). Genellikle birden fazla ölçütü aynı anda değerlendirmenin verilen kararları dikkate değer ölçüde iyileştirdiği gözlenen bu çalışmaların uygulamacılar için hayli ilginç sonuçları bulunmaktadır. Yine araştırmacılar için ilginç olabilecek konular da hem genel, hem de özel problemler için yöntem geliştirme konularıdır. KAYNAKÇA 1. Aksoy, Y, "Interactive Multiple Objective Decision Making: A Bibliography (1965-1988)," Management Reesarch News, 2, 1-8, 1990. 2. Armand P, "Finding Ali Maximal Efficient Faces in Multiobjective Linear Programming," Mathematical Programming, 61, 357-375, 1993. 3. Bagchi, U., "Simultaneous minimization of mean and variation of flow time and vvaiting time in single machines systems", Operations Research, 37, 118-125, 1989. 4. Bitran G. R, "Theory and Algorithms for Linear Multiple Objective Programs with Zero-One Variables," Mathematical Programming, 17, 362-390, 1979. 5. Charnes, A, W. W. Cooper, Management Models and Industrial Applications of linear Programming, John Wiley and Sons, New York, 1961. 6. Chernoff, H., "The Use of Faces to Represent Points in k-dimensional Space Graphically," Journal of the American Statistical Association, 68, 361-368, 1973. 7. Daniels R. L, "Incorporating preference ınformation into multi-objective scheduling", operational Research, 77, 272-286, 1994. European Journal of 8. Daniels R. l_, R. J. Chambers "Multi-objective flowshop scheduling", Noval Research Logistics, 37, 981-995, 1990. 9. Dauer, J. P., Y.-H. Liu, "Solving Multiple Objective Linear Programs in objective Space," European Journal of Operational Research, 46, 350-357, 1990. 10. Dileepan, P, T. Sen, "Bicriterion static :;cheduling research for a single machine," OMEGA, 16, 53-59, 1988. 11. Dyer, J. S., P. C. Fishburn, R. E. Sleuer, J. VVallentus, S. Zionts, "Multiple Criteria Decision Making, Multiattribute Utility Theory: The Next Ten Years," Management Science, 38, 5, 645-654, 1992. 12. Ecker, J. G., I. A. Kouada, "Finding Ali Efficient Extreme Points for Multiple objective Linear Programs" Mathematical Programming, 14, 249-261, 1978. 13. Ecker, J. G., N. S. Hegner, I. A. Kouada, "Generating Ali Maximal Efficient Faces for Multiple Objective Linear Programs," Journal of optimization Theory and Applications, 30, 353-381, 1980. 16 HJIIUKJJ J.JV1 ıvıunivııısiı Cilt: 7 Sayı: 5 1996

14. Evans, G. W, "An Overview of Techniques for Solving Multiobjective Mathematical Programs," Management Science, 30, 1268-1282, 1984. 15. Evans, J. P., R. E. Steuer, "Generating Efficient Extreme Points in Linear Multiple Objective Programming: Two Algorithms and Computing Experince," Multiple Criteria Decision Making, J. L. Cochrane and M. Zeleny (ed.). University of South Carolina Press, Columbia, 1973a. 16. Evans, J. P, R E Steuer, "A Revised Simplex Method for Linear Multiple Objective Problems," Mathematical Programming, 5, 54-72, 1973b. 17. Expert Choice, Inc., Pittsburgh, PA. 18. French, S., F. Ruiz-Diaz, "A survey of multi-objective combinatorial scheduling," Multi-Objective Decision Making, S. French et al., (ed.), Academic Press, New York, 1983. 19. Geoffrion, A. M., J. S. Dyer., A. Feinberg, "An Interactive Approach for Multi-Criterion Optimization with an Application to the Operations of an Academic Department," Management Science, 19, 357-368, 1972. 20. Isermann, H., "The Enumeration of the Set of Ali Efficient Solutions for a Linear Multiple Objective Linear Program," Operattional Research Ouarterly, 28, 711-725, 1977. 21. Hvvang, C. U A. S. M. Masud, Multiple Objective Decision Making-Methods and Applications, a State of the Art Survey, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Springer-Verlag, Berlin, 1979. 22. Keeney, R. L, H. Raiffa, Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs, Wiley, New York, 1976. 23. Kıaltan, G., Yucaoğlu, E., "An Algorithm for Multiobjective Zero-One Linear Programming," Management Science, 29, 1444-1453, 1983. 24. Klein, D., E Hannan, "An Algorithm for the Multiple Objective Integer Linear Programming Problem," European Journal of Operational Research, 9, 378-385, 1982. 25. Korhonen, P., "A visual Reference Direction Approach to Solving Discrete Multiple Criteria Problems," European Journal of operational Research, 34, 152-159, 1988. 26. Korhonen, P., "Using Harmonius Houses for Visual Pairvvise Comparison of Multiple Criteria AHernatives," Decision Support Systems, 7, 47-54, 1991. 27. Korhonen, P., "Multiple Criteria Decision Support: The State of Research and Future Directions," Computers and Operations Research' 19, 7, 549-551, 1992. 28. Korhonen, P., J. Laakso, "A Visual Interactive Method for Solving the Multiple Criteria Problem," European Journal of Operational Research, 24, 277-287, 1986. 29. Korhonen, P., J. VValtenius, "A pareto Race," Havai research Logistics, 35, 615-623, 1988. 30. Korhonen, P., J. VValtenius, & Ztords, "Solving the Discrete Multiple Criteria Problem Using Convex Cones", Management Science, 30, 1336-1345, 1984. 31. Korhonen, P., H. MoskovvHz, J. VValtenius, "A Progressive Algorithm for Modeling and Solving Multiple Criteria Decision Problems," Operations Research, 34, 726-731, 1986. 32. Korhonen, P., H. MoskovvHz, J. VValtenius, "Multiple Criteria Decision Support - A Review," European Journal of Operational Research, 63, 361-375, 1992. 33. Korhonen, P., H., MoskovvHz, J. VValtenius, "Further Devetopments and Tests of a Progressive Algorithm for Multiple Criteria Decision Making," Operations Research, 41, 1033-1045, 1993. 34. Köksatan, M. M., P. N. S. Sagafa, "Interactive Approaches for Discrete Alternative Multiple Criteria Decision Making with Monotone Utility Functions," Management Science, 41, 1158-1171, 1995. 35. Kuhn, H. W, W. Tucker, "Nonlinear Programming," Second Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, J. Neyman (ed.), University of Califomia Press, Berkeley, 1951. 36. Lee, S. M, "Goal Programming for Decision Analysis of Multiple Objectives," Sloan Management Review, 14, 11-24, 1973. 37. Lotfl, V, T. J. Stevvart, & Zionts "An Aspiration-Level Interactive Model for Multiple Criteria Decision Making," Computers and Operations Research, 19, 671-682, 1992. 38. Malakooti, B., "Theories and an Exact Paired Comparison Approach for Discrete Multiple Criteria Problems," IEEE Transactions on Systems, Man and Sybernetics, 19, 365-378, 1989. 39. Marcotte, O., R. M. Soland, "An Interactive Branchand-Bound Algorithm for Multiple Criteria Optimization," Managemenet Science, 22, 61-75. 1986. 40. Morse, J. ft., "Reducing the Size of the Nondominated Set: Pruning by Clustering," Computers and Operations Research, 7, 55-66, 1980. 41. Ringuest, J. L, T. R Gultedge, "An Interactive Multi- Objective Gradient Search," Operations Research Letters, 12, 53-58, 1992. 42. Saaty, T. L, Decision Making, The Analytic Hierarchy Process, McGraw-Hill publlishers, (RWS Publications 1990), 1980. 43. Sayın, S., "An Algorithm Based on Facial Decomposition for Finding the Efficient Set in Multiple Objective Linear Programming," Operations Research Letters, 19, 87-94, 1996. 44. Steuer, R. E, Operating Manual for the ADBASE Multiple Objective Linear Programming Package, College of Business Administration, University of Georgia, Athens, 1983. 45. Steuer, R. E, Multiple Criteria Optimization: Theory, Computation, and Application, VViley, New York, 1986. Cilt: 7 Sayı: 5 1996 \MT\1JT?VT Vie İTA %J M.MJULTRS M.U A- 17

GEREKSİNMELERİNİZİ EN İYİ KARŞILAYACAK BENZETİM YAZILIMI SEÇİMİ Benzetim (Simulasyon), üretim ve hizmet sistemlerinin tasarımında ve performanslarının analizinde kullanılır. Bu amaçla yazılmış yazılımların seçimi ise, ayrı bir özen ve dikkat gerektirir. Kuruluşun benzetim gereksinimlerinin belirlenmesi ve tanımlanması, bu seçimdeki ilk aşamadır. Daha sonra bu gereksinimleri karşılayabilecek olan yazılımların detaylı bir analizinin yapılması istenir. Bu çalışmada, öncelikle bir benzetim yazılımı ile fazlaca bir tanışıklığı olmayan karar vericilere yardımcı olmak esas alınmıştır. Zira piyasada fiyat ve teknik olarak en iyi olduğunu iddia eden çok sayıda yazılım vardır. Bunlar içinden, firma gereksinimlerini de dikkate alarak en uygununu seçmede, gözönüne alınması gereken pratik faktörler burada sunulmuştur. Simulation has been traditionally used to design manufacturing and service systems, and to analyze their performance. Selection of a right simulation software which fits best to needs is the primary focus of this study. This paper summarizes what kinds of considerations should be kept in mind and practical guidelines should be followed in this selection process for a person who is not very familiar with simulation. GİRİŞ Benzetim yeni bir üretim veya servis sîstemi tasarımında ve mevcut sistemlerin performansının iyileştirilmesinde kullanılmaktadır. Daha önce bir simulasyon yazılımıyla çalışmamış kişiler için, firma gereksinimine en uygun yazılımı seçmek oldukça güçtür. Yurt içi ve yurt dışında yayınlanan endüstri mühendisliği konulu dergilere göz attığınızda şaşırırsınız; çünkü en iyi olduğunu iddia eden çok sayıda yazılım vardır. Eğer bu doğruysa, en iyiler içinde en iyiyi nasıl seçeceksiniz? Bu seçim sürecinde neleri sorgulayıp, hangi ipuçlarını değerlendireceksiniz? Bu makalede bu tip düşünceleri özetleyip, simulasyon yazılımı seçimi karar verme sürecine destek olan pratik bir yönlendirme sunulmaktadır. Yrd. Doç. Dr. Erkan BAYRAKTAR Dokuz Eylül Üniversitesi, Bornova İZMİR Sezer KADA YIFÇILAR Aygersan A.Ş. ÜPEP Md., ANKARA 18 Orun A D Ürün Ürün Z Şekil J Doğru Benzetim Yazılımı Seçmeye Çalışan Kullanıcı Tereddütü îî CUt: 7 Say!: 5 1996