TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ



Benzer belgeler
AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

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

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

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

biçiminde standart halde tanımlı olsun. Bu probleme ilişkin simpleks tablosu aşağıdaki gibidir

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

16. Dörtgen plak eleman

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ

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

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI

30 %30iskonto oranı bulunur.

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

PROMETHEE SIRALAMA YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ

UÇAK ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OPTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ

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

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

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE

BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ

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

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

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

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

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

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

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

ARÇELİK YURT İÇİ TEDARİK ZİNCİRİ İÇİN ARAÇ SEVKİYAT VE ROTALAMA SİSTEMİ

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

SEZGİSEL BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ KULLANILARAK ERGONOMİK ÜRÜN KONSEPT SEÇİMİ

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 5, Sayı 2, CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ FAKÜLTELERİNİN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ

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

MAK354 Isı Mühendisliği Genel Sınav Soru ve Cevapları Mustafa Eyriboyun

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

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

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

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

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

BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞINA GÖRE ÖMÜR DEĞERLENDİRMELERİ

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

AHMET KOLTUK. Sahibi. Kullanma Amacı. Konutlar. Kat Adedi. İli ANKARA. İlçesi MERKEZ. Mahallesi AKINCILAR. Sokağı YENGEÇ. Pafta. Ada.

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

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

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

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik Analizi:

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

MAKROİKTİSAT (İKT209)

Yrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever


ESNEK İMALAT SİSTEMLERİ NDE PARÇA SEÇİMİ VE MAKİNA YÜKLEME PROBLEMİ İÇİN BİR TAVLAMA BENZETİMİ ALGORİTMASI

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

= + ise bu durumda sinüzoidal frekansı. genlikli ve. biçimindeki bir taşıyıcı sinyalin fazının modüle edildiği düşünülsün.

Transkript:

Endüstr Mühendslð Dergs Clt: 23 Sayý: Sayfa: (4-5) YA/EM 200 Özel Sayısı TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Burcu GÖKALP, Banu SOYLU 2 * Merez Çel AŞ 2 Ercyes Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölüü burcu.goalp@stbal.co.tr, bsoylu@ercyes.edu.tr Gelş Tarh: 29 Mart 200; Kabul Edlş Tarh: 27 E 20 Bu aale 3 ez düzeltle üzere 2 gün yazarlarda alıştır. ÖZET Büyü ölçel şletelern alternatf yatırı stratejlernden br tanes de tedarç süreçlernn yleştrlesdr. Büyü ölçel şleteler endler le sürel çalışan tedarçlern üret süreçlerne yatırı yapara aslında end üret süreçlernn verllğnn artasına da atıda bulunablrler. Bu çalışada, farlı değerlendre rterlerne göre, öncell yatırı yapılaca tedarçlern seç proble ele alınıştır. Krter ağırlılarını bula çn Analt Ağ Sürec (ANP) yönte ullanılıştır. ANP sonucunda elde edlen rter ağırlıları ProetheeII ve ProetheeII+Tch yöntelernde ullanılara tedarç puanları belrlenştr. Anca çalışayı yaptığıız şretn yatırı yapacağı göz önüne alındığında, şretn tedarçlerden alı yaptığı alzeelern/yarı aullern tutarları () da öne arz etetedr. Bu analzler yapılıren rternn ço basın br rter olduğu düşünülere başlangıç analzlernde değerlendrleştr. Cro rter ve elde edlen dğer puanlar ver zarflaa analznde ullanılara en y tedarç(ler) belrlenştr. Seçlen tedarç, süreç yleştre prograına en hızlı adapte olablece tedarçdr. Yapılaca yatırı le tedarç süreçlernn ontrol altına alınası ve bu süreçlern yleştrles sağlanablecetr. Uygulaa aşaasında, oblya setöründe faalyet gösteren br şletenn beş farlı ürün grubunda tedarçler, önerlen yöntele douz rterde değerlendrlş, sonuçlar analz edlştr. Anahtar Keleler: Ço rterl arar vere, tedarç seç proble, proetheeii, proetheeii+tch, ver zarflaa analz SUPPLIER SELECTION PROBLEM WITH THE AIM OF IMPROVING SUPPLIER S PROCESSES ABSTRACT One of the alternatve nvestent strateges of large-szed enterprses s to prove the suppler s processes. Large-szed enterprses can ncrease the effcency of own processes by nvestng on the anufacturng processes of supplers, worng wth the contnually. In ths study, the selecton proble of supplers havng the prorty for nvestent s dscussed wth respect to dfferent evaluaton crtera. Analytcal Networ Process (ANP) ethod s used to fnd the weghts of the crtera. The score of each suppler s deterned by usng the crtera weghts fro ANP n the ProetheeII and ProetheeII+Tch ethods. However, consderng the nvestng copany, the total aount of turnover of supplers fro the copany s also portant. Snce we consdered that the turnover crteron s very donant, we ddn t nclude t n our analyss ntally. The best suppler(s) s(are) deterned by usng the turnover crteron together wth other crtera n the data envelopent analyss. The best suppler to be chosen s the one, whch can be adapted to the process proveent progra fastest. By nvestng on suppler s process, t would be taen under control better, and the proveent would be possble. In the applcaton stage, the supplers of an enterprse, whch operates n the furnture ndustry, are evaluated accordng to nne crtera wth the suggested ethod, and results are analyzed. Keywords: Mult crtera decson ang, suppler selecton proble, proetheeii, proetheeii+tch, data envelopent analyss * İletş yazarı 4

Tedarçnn Süreçlern İyleştre Aaçlı Tedarç Seç Proble. GİRİŞ Tedarç yönet; şletenn alyet, alte ve zaanında teslat gb hedeflern gerçeleştrebles çn, ana üret yer ve tedarç arasında yapılan çalışaların taaını apsar. Tü setörlerde üşterlern üretc fralardan teel belents, alte düzey yüse, uygun fyatlı ve zaanında tesl edlen ürün elde etetr. Üret sürecnn alzee/ha adde tedarğ le başlayıp, ürünün teslyle sona erdğ düşünülürse, sanay uruluşlarının yuarıda belrtlen ana üşter belentlern arşılaasında başlangıç notasını tedarç seç teşl etetedr. Çünü tedarçden alınan alzee/ha addenn alte düzey, tedarçnn tesl tarh ve fyat, üşterlern üründen belentlerne et eden teel fatörlerdendr. İşletenn hedefler doğrultusunda uygun tedarçlern seçlesnn uzun vadede brço arşılılı avantajı bulunatadır. Örneğn; tedarçlern gelştrles, stratej lşlern ve aaçların oluşturulası, ana üret şletesnn belentlernn daha olay anlaşılası vb. Tedarçlern seç problenn ele alınasının br dğer atısı, sadece uygun br grup tedarçnn belrlenes değl aynı zaanda perforanslarının da ölçüles, tedarçlere bu onuda ger beslee yapılası ve hatta yatırı yapılara süreçlernn yleştrles olablr. Tedarç seç ço rterl br arar vere probledr. Seç yapable çn belrlenen teel rterler ve alt rterler, he gruplarında he de dğer gruplarda rterlerle lşl olablrler. Bu lşlern ve et derecelernn doğru belrlenes tedarç seçnde en önel etendr. Tedarç seç sürecnn aşaalarını Şel de aışla göstere üündür. Tedarç seç farlı aaçlar çn yapılablr. Dolayısıyla l aşaa, bu aacın y belrlenesdr. Çünü br sonra aşaada tespt Aacın belrlenes Değerlendre rterlernn belrlenes Tedarçlern belrlenes Tedarçlern rter değerlernn belrlenes Uygun değerlendre yöntene arar verles Uygun tedarç(ler) seçles Şel. Tedarç Seç Sürec 5

Burcu Göalp, Banu Soylu edlece değerlendre rterler aacıızla lgl olalıdır. Bu sürecn en önel aşaalarından br de uygun arar vere yöntenn belrlenesdr. Yanlış br değerlendre yönte ullana yanlış terchler yapaıza sebep olablr. Yazında, tedarç seç ve değerlendresyle lgl olara yapılış pe ço çalışa evcuttur. Bu çalışalarda, problee breysel ve bütünleş yalaşılar uygulanatadır. Breysel yalaşılarda genel olara, ver zarflaa analz (VZA), ateatsel progralaa, analt hyerarş sürec (AHP), analt ağ sürec (ANP), genet algorta (GA) gb tenler ullanılatadır. Problen aacına göre bu yalaşıların brbryle obne edles sonucu bütünleş yalaşılar oluşuştur. Yazında, tedarç seç aacıyla bu yalaşılarla brlte ullanılış pe ço rter evcuttur. Ho vd. (200) tedarç değerlendre ve seç çn ço rterl arar vere yalaşıları üzerne detaylı br yazın araştırası yapışlardır. İl olara Dcson (966) bu proble çn 23 rter belrleştr. Bayazıt ve Karpa (2005) üç tedarç frayı 64 rterde değerlendrşlerdr. Yurdaul ve İç (2000), tedarç seçnde göz önünde bulundurulası gereen rterler yönetsel ablyetler, tenoloj ablyetler-üret tessler ve apaste olara sınıflandırışlardır. Tedarç seç problenn farlı setörel uygulaaları da evcuttur. Kahraan vd. (2004), Türye de hzet veren üç büyü yyece/çece (caterng) frasını, en y üşter enunyet sağlayanı seçe çn farlı rterlerde değerlendrşlerdr. Dağdevren vd. (2006) yapış olduları çalışada, aden nşaat şler alanında faalyet gösteren br şletede tedarç perforansının değerlendrlesne yönel br odel gelştrşlerdr. Adenz ve Turgutlu (2007) peraende setöründe faalyet gösteren tedarçler değerlendrşlerdr. Kahraan vd. (2003) br beyaz eşya üretcsnn yen br odel ürünü çn üç tedarçy değerlendrştr. Türer vd. (2009) tedarç seç problen yapay snr ağları ullanara odelleşler ve gıda setöründe faalyet gösteren büyü br frada uygulaışlardır. Erol (2004) se der-çel setöründe faalyet gösteren br uruun tedarçlern değerlendrştr. Yalçın ve Özder (2008) oblya setöründe faalyet gösteren br şletenn tedarçlern, stratej ararların söz onusu olduğu belrszl ortaını date alara değerlendrşlerdr. Çalışaızda, ANP, ProetheeII, ProetheeII+Tch ve VZA yönteler problen çözü sürecnde farlı aşaalarda ullanılıştır. Yazında, tedarç seç problende bu yönteler ullanan çalışalar evcuttur; Duln ve Mnnno (2003), İtalya da taşıacılı setöründe faalyet gösteren br franın tedarçlernn perforansını değerlendre çn ProetheeII yönten ullanıştır. Dağdevren ve Eraslan (2008) ProetheeII yönten Anara lnde faalyet gösteren ve eletrl ev aletler üreten br şletenn tedarçlern değerlendre çn uygulaışlardır. Araz vd. (2007) ProetheeII yönten bulanı aaç progralaa le bütünleştrşler ve br testl frasının tedarç seç problene uygulaışlardır. Hwang vd. (2005)nn yapış olduğu bulanı ANP çalışasında rterler, avantajlı olunan ve olunayan yönler olara gruplandırılıştır. Gencer ve Gürpınar (2007) se tedarç değerlendre proble çn 45 rter belrleştr. Bu rterler ş yapısı, alte ssteler ve üret ablyetler ola üzere üç gruba ayırıştır. Krterler ve alternatfler arasında lşler ANP yapısında ncelenştr. Beyazıt (2006) tarafından yapılış olan ANP çalışasında, tedarç perforansı, tedarç ablyet ve alternatfler ola üzere üçlü br döngü uruluştur. Dertaş ve Üstün (2009) ANP ve aaç progralaa yöntelern bütünleştrere ullanışlardır. Saen (2007) tedarçlerden elde edlen altatf ve anttatf verler VZA le değerlendren çalışasında çıtılardan br olara tedarçnn tbarı ullanılıştır. Wu vd. (2007), VZA yönten ullanara önerdğ odel le verl ve versz tedarçlern ayrıını sağlaıştır. Ha ve Krshnan (2008), ANP ve VZA yı brlte ullanara bütünleş br yalaşı uygulaasını otoobl parçaları üreten br şrette tedarç seç proble çn gerçeleştrştr. Tallur vd. (2008), VZA ve ço aaçlı progralaa odeller uygulayara verl tedarçler belrleşlerdr. 6

Tedarçnn Süreçlern İyleştre Aaçlı Tedarç Seç Proble Bu çalışada, Kayser lnde oblya setöründe faalyet gösteren br şletede süreç yleştre aaçlı tedarç seçne yönel br analt odel gelştrlştr. Fra ço çeştl ürün sepetne sahptr ve her ürün çn farlı tedarç alternatfler bulunatadır. Franın sadece yarı aul alılarını gerçeleştrdğ 30 farlı tedarç üzernde çalışılıştır. Beş farlı ürün grubu çn, 0 farlı rter belrlenş ve ANP (analt ağ sürec) yönteyle rter ağırlıları bulunuştur. Bu rterler arasında yer alan, olduça basın br rter olacağı düşünüldüğü ve dğer rterler örtüleyebleceğ çn ANP yöntende ele alınaıştır. Bulunan rter ağırlıları ProetheeII ve ProetheeII+Tch yöntene grd olara verlş ve tedarçler çn ön puanlar belrlenştr. Bu puanlar rter le brlte ver zarflaa analznde ullanılara son puanlara göre en y tedarç(ler) belrlenştr. İnc bölüde çalışada ullanılan yönteler ncelenştr. Üçüncü bölüde proble tanılanış, belrlenen rterler ve alternatfler açılanıştır. Dördüncü bölüde uygulaa aşaaları verlştr. Beşnc bölüde sonuçlar ve ler araştıra onuları verlştr. 7 2.2 ProetheeII Yönte Aslında br sıralaa yönte olan ProetheeII (Brans ve Vnce, 985, 986), yazında seç probleler çn de ullanılatadır. Alternatflern terch sırası bell olduğunda, en y alternatfn seçles de olay olacatır. ProetheeII yöntenn dğer etotlara göre ayırt edc özellğ se terch fonsyonunun oluşturulasıdır. ProetheeII de l arşılaştıralar le alternatflern öne sevyeler belrlenr. Öne sevyelernn hesaplanables çn blgye htyaç vardır.. Krterlern ağırlıları 2. Her br rter çn terch fonsyonu A alternatfler ües, Z = { z, z2, z3..., z } rterler ües olara tanılansın ve aaçlarıız, aszasyon olaca şelde varsayılsın. Bu duruda j z, j. alternatfn. rter değern fade eder =,2,..., Terch fonsyonu değer p (, j), rter çn,. alternatfn j. alternatfe olan üstünlüğünü gösterr ve 0- aralığında br değer alır. Bu değer aşağıda gb hesaplanatadır. p (, j) = f ( (, j), j A () 0 p (, j) ve j (, j) = z z (2) 2. KULLANILAN YÖNTEMLER Burada (, j),. ve j. alternatflern. rterde farlarıdır. f se rter çn br terch fonsyonudur. Teel olara altı çeşt terch fonsyonu Brans 2. Analt Ağ Sürec (ANP) ANP yalaşıında (Saaty, 996; Saaty ve Vargas, and Vnce tarafından önerlştr (Brans ve Vnce, 2006), AHP (Saaty, 990) yalaşıında olduğu gb 986). fatörlern l olara arşılaştırılası sonucunda sstee olan etlernn belrlenes aaçlanatadır. ANP yalaşıının AHP yalaşıından en önel farı rterler, alternatfler, fatörler arasında bağılılığın ProetheeII adıları aşağıda gb sıralanablr. Adı. Her br rter çn terch fonsyonları ve fonsyon paraetreler belrlenr. date alınasıdır. Bu sebeple ANP yönte AHP Adı 2. (, j) değerler hesaplanır. ve yönten de apsaatadır. Bu etleşler problen ağ yapısında ncelenesn geretretedr., j A Adı 3. p (, j ) değerler eştl () de gösterldğ gb hesaplanır. ve, j A ANP yalaşıı beş teel aşaadan oluşatadır (Saaty, 996). Bu aşaalar şu şelde özetleneblr. Adı 4.. alternatfn. rter çn net aış değer. Aşaa: Problen yapılandırılası ve odeln φ () hesaplanır. oluşturulası ( ) 2. Aşaa: İl arşılaştıraların yapılası p (, q) p ( q, ),2,..., ve A n qa (3) 3. Aşaa: Süperatrs oluşturulası ( ( ) )( ) p ( p(,, q( ),) q ) p ( p( q, (, q) ), ),2,...,,2,..., ve ve A A 4. Aşaa: Ağırlılı süperatrs n noluşturulası q q AAq A 5. Aşaa: Lt süperatrs oluşturulası ( ). φ

Burcu Göalp, Banu Soylu Adı 5. Te rter aışları doğrusal olara toplanır. w,. rtern ağırlığıdır. ϕ() = w. ϕ () (4) = p (,q) p (q,) Şel 2. Aış Örneğ (Soylu, 200) Adı 6. Tü alternatfler çn ϕ() değerler azalan şelde sıralanır. İl sırada yer alan alternatf en y alternatftr.. q A\ 2.3 ProetheeII+Tch Yönte ProetheeII+Tch yönte (Soylu, 200), etn çözüler üesnn onves olayan bölgesnde yer alan onves-done alternatfler de değerlendreble çn, ProetheeII yöntenn Tchebycheff fonsyonu le bütünleştrlş şeldr. Şel 3 te de görüldüğü gb 3 ve 4 nuaralı alternatfler bu özelltedr ve done olaalarına rağen doğrusal fonsyonlar ullanılara en y seçleler üün değldr. Anca Tchebycheff fonsyonu bu alternatflere ulaşara, uygun ağırlılar le en y olalarını sağlayablr. ProetheeII+Tch adıları aşağıda gbdr. Adı. (Proethee II le aynı) Adı 2. (Proethee II le aynı) Adı 3. (Proethee II le aynı) Adı 4. (Proethee II le aynı) Adı 5. Her br rterde net aış değerlernden, φ () Tch, Tchebycheff fonsyonuna göre φ () hesaplanır. Tch ( ) ax,2,... * w ( ( )) * φ,. rter çn deal aış değerdr ve (5) * φ φ ( ) dr ve A. φ ( ) olduğu çn, uygulaada φ * e yaın br değer olara seçleblr. Adı 6. Bütün alternatfler φ Tch () 'ye göre artan şelde sıralanır. φ ya en yaın alternatf en y * alternatf olara seçlr. ax. Z 2 Tchebycheff eşdüzleler Z* 2. 7 3 4 5 Doğrusal eşdüzle 8 6 ax. Z Şel 3. Sez Alternatfn İ Krterde Değerlendrldğ Konves Olayan Br Proble 8

Tedarçnn Süreçlern İyleştre Aaçlı Tedarç Seç Proble 2.4 Ver Zarflaa Analz Ver Zarflaa Analz (Charnes vd., 978), doğrusal progralaa tabanlı yöntelerden br olara tanılanablr. Anca dğer yöntelerden ayıran teel özell, ço sayıda grd ve çıtının olduğu durularda değerlendre yapılablesn sağlaasıdır. Bu yönte, benzer grdler ullanara çıtı ya da çıtılar ortaya oyala sorulu arar notalarının etnllern değerlendre çn ullanılatadır. Ver Zarflaa Analznde teel etnl ölçütü, çıtıların ağırlılı toplalarının grdlern ağırlılı toplalarına bölüüdür. s ur yrj j,2,..., n v x r j (6) Forülde n tane arar notası, her br arar notası çn s adet çıtı ve adet grd olduğu varsayılıştır. Burada, u r. çıtının ağırlığını, y r rj r. çıtının j. arar brnde değern, v. grdnn ağırlığını ve x j. grdnn j. arar brnde değern gösteretedr. Bu çalışada grd ağırlılı CCR (Charnes-Cooper- Rhodes) yönte ullanılıştır. CCR yönte çıtı/ grd oranını esas alatadır. Bu yöntede, o. arar brnn etnlğ, h o, en büyüleneldr. Yönte aşağıda gb odellenr. Max h s r u r y o v x rj j s r u 0, 0 r v u y r v x ro j j,2,..., n (7) (8) Yuarıda verlen CCR odel doğrusal değldr. Aaç fonsyonunu doğrusallaştıra çn yazında grd ve çıtı teell yönteler önerlştr. Kısıtları doğrusallaştıra se olduça olaydır. Grd odalı CCR odelnn aacı çıtı tarlarının sabt tutulara grd tarlarının en üçülenes, çıtı odalı CCR odelnn aacı se grd tarlarının sabt tutulara çıtı tarlarının en büyülenes olara tanılanıştır. Grd odalı doğrusal CCR odel aşağıda gbdr; Max h s o s r v x j u y r rj r, 0 u r v u y r ro v x j 0 (0) ve () ısıtları grd odalılı duruu çn düzenlenştr. Br arar verc arar notalarının etnllerne grd odalı CCR yönteyle arar vere styorsa yuarıda tanılanan odel bütün arar notaları çn çözeldr. Optal çözüün, aaç fonsyonu değernn e eşt olası arar notalarının etn olduğunu, den üçü olaları se arar notalarının etnszlğn gösterr. 3. PROBLEMİN TANIMI (9) (0) () Çalışayı gerçeleştrdğz fra yarı aul alı sürecnde yaşadığı sııntıları bertaraf ete çn, yen br fabrayı baştan ura yerne, evcut tedarçlere yatırı yapara süreçlern yleştre stratejsn belrleştr. Bu yatırılar gere uzan personel desteğ ve danışanlığı olara gerese add varlı yatırıı olara gerçeleşeblecetr. Aslında bu stratej azan-azan prensbne dayandığı ve daha az yatırıla daha fazla fayda sağlayableceğ çn auldür. Motvasyonu sağlayan teel unsur tedarçlern apastelernn büyü bölüünü çalışayı yaptığıız şret çn ayırış olalarıdır. Böyle br yleştre çalışasının başlatılış olası, dğer tedarçler de olulu olara etleyere, lerde onların da bu yatırılardan pay alable çn odalanalarını sağlayacatır. 9

Burcu Göalp, Banu Soylu Süreçlern yleştre aacıyla tedarçler değerlendre çn beyn fırtınası yönteyle rterler belrlenştr. Krterler belrlee üzere, franın satın ala, üret, ç denet, ha adde bölülernden yetller ve üst düzey yönetclere yazında evcut olan ve grş bölüünde belrtlen rterler sunuluş ve problez ve aacıız çn uygun olan douz rter belrlenştr. Belrlenen rterler Teel ve Yan olara sınıflandırılış, anetlere de grupta yansıtılıştır. Bu sınıflandıranın avantajı, Teel grubu rterlern Yan grubu rterlerden görecel önen belrte ve anetlerde arşılaştıra sayısını düşürere arar verclern tutarlı cevaplar verelern sağlaatır. Ayrıca, Teel grubu rterler end çnde değerlendre, Yan grubu rterlern örtülenere görecel önelernn olası gereenden ço üçü çıası tehlesn de önleyecetr. Belrlenen rterler, açılaaları ve rter değerlernn ölçeğ aşağıda verlştr.. Teel rterler, açılaaları ve ullanılan ölçe Teel. Esnel: İyleştre süreçlernde eleşş yapının bulunaası, değşllere açı olunası ve önerlern date alınables yeteneğ (0-) Teel 2. Kalte: Tedarçye alte probleler sebebyle ade edleyen alzee oranları (0-00) Teel 3. Doğru Zaan: Sparşlern yüzde açında tern zaanına uyuluştur (0-00) Teel 4. Doğru Mtar: Sparşlern yüzde açında verlen tar ta olara ten edlştr (0-00). Teel 5. AR-GE Katısı: Tedarçnn şret çn AR-GE çalışası olup olaası (0-) 2. Yan rterler ve açılaaları; Yan. Departan Ayrıı: Tedarç fra çnde departan avraının anlaşılış ve departanların evcut olası (0-) Yan 2. Hzet Yılı: Tedarç franın setörde hzet yılı Yan 3. Çalışan Sayısı: Tedarç franın çalışan sayısı Yan 4. Beyaz Yaa Oranı: Tedarç franın dar personel sayısı / şç sayısı oranı Buna göre Şel 4 te rter ağı ve rterlern brbryle olan lşler gösterlştr. Krter ağırlıları belrlenren her br alt grupta yer alan rterler end çnde l olara arşılaştırılış daha sonra da alt grup brbryle arşılaştırılıştır. Karşılaştıralarda ullanılan puanlaa salası Saaty (990) tarafından önerlen -9 ölçeğdr. Bu aaçla hazırlanan anet Şel 5 te verlştr. Beş farlı grupta 30 tedarç değerlendrlere her Şel 4. Krter Ağ Yapısı 0

Tedarçnn Süreçlern İyleştre Aaçlı Tedarç Seç Proble Şel 5. Anet Uygulaası Örneğ gruptan en y tedarç(ler) seçlecetr. Tedarçlern ürün gruplarına göre dağılıı Tablo de verlştr. Tablo. Alternatflern Ürün Grubuna Göre Dağılıı Ürün Grubu Fra Sayısı Ahşap 7 Ahşap Boya 3 Döşee 8 Fason Testl 8 Metal İselet 4 Genel Topla 30 4. UYGULAMA Bu bölüde uygulaa aşaaları sırasıyla açılanıştır. İl aşaada hazırlanan anet, şret bünyesnde çalışan ve tedarçler haında detaylı blg sahb olan beş farlı satın ala personelne uygulanış ve her br soru çn verlen puanların geoetr ortalaası alınıştır. Elde edlen değerler Super Decsons prograına grlş ve elde edlen rter ağırlıları Tablo 2 de verlştr. Ayrıca, bütün etlenen fatör üeler çn tutarsızlı oranı hesaplanış ve bu oran 0, üst değernn altında çııştır. Buna göre, çalışaızın başında belrleş olduğuuz brnc grupta yer alan Teel rterler daha yüse ağırlılara sahp oluştur. Bunun önel neden, belendğ

Burcu Göalp, Banu Soylu üzere Teel-Yan rter grupları arşılaştırasında brnc grubun nc gruba göre daha yüse önede puanlanasıdır. Tablo 2 de verlen sonuçlara göre Kalte, Doğru Mtar ve Doğru Zaan rterler yüse ağırlığa sahptr. Görecel ağırlığı yüse olan sonra rter beyaz yaa oranı oluştur. Aslında bu rter tedarçlern ne adar urusallaştığının br gösterges olablr. Herhang br sorun yaşandığında, tedarçde letş urulablece dar personeln evcut olası öneldr. Görecel ağırlığı en düşü rter se tedarçnn çalışan sayısı oluştur. Üretc fra açısından düşünüldüğünde önel olan, çalıştırdığı personel sayısından zyade tedarçden belentlern arşılanasıdır. Tablo 2. Krter Ağırlıları Krter Ağırlı AR-GE Katısı 0,052 Doğru Mtar 0,2687 Doğru Zaan 0,232 Esnel 0,0403 Kalte 0,2873 Beyaz Yaa Oranı 0,0746 Departan Ayrıı 0,076 Hzet Yılı 0,0225 Çalışan Sayısı 0,0058 İnc aşaada, br önce aşaada elde edlen rter ağırlıları, ProetheeII ve ProetheeII+Tch yöntelerne beslenştr. Bölü 2 de de belrtldğ gb bu yönteler, her br rterde uygun terch fonsyonu ve paraetrelern belrleey geretretedr. Bu aaçla uzanların ver setn nceleyere uygun terch fonsyonunu belrlees sağlanıştır. Örneğn, esnel rter çn fonsyonuuz brnc tptr (olağandır). Yan tedarçlerz ya esnetr ya da değldr. Krter değer olara sadece 0 ve tanılıdır. Br dğer örnete Metal grubu beyaz yaa oranları çn üçüncü tp (V tp doğrusal) terch fonsyonu uygun gözüetedr. Bütün ürün grubu rterler çn terch fonsyonları belrlenştr. Metal grubu çn belrlenen terch fonsyonları Tablo 3 te verlştr. Tablo 4 te etal grubu tedarçlernn hesaplanan ProetheeII ve ProetheeII+Tch puanları yer Tablo 3. Metal Ürün Grubuna İlşn Krterlere Atanan Terch Fonsyonları Ürün Grubu Krter Terch Fonsyonu Metal Kalte İnc Tp (U-tp) Metal Doğru Zaan Beşnc Tp (doğrusal) Metal Doğru Mtar Beşnc Tp (doğrusal) Metal Hzet Yılı Beşnc Tp (doğrusal) Metal Çalışan Sayısı Üçüncü Tp (V-tp doğrusal) Metal Beyaz Yaa Oranı Üçüncü Tp (V-tp doğrusal) Metal Esnel Brnc Tp (olağan) Metal Departan Ayrıı Brnc Tp (olağan) Metal AR-GE Katısı Brnc Tp (olağan) Tablo 4. Metal Tedarçler İçn ProetheeII ve ProetheeII+Tch Yönteler Sonuçları ProetheeII ProetheeII+Tch Tedarçler () () Tch () Tedarç-27-0,0833 0,4479 Tedarç-28-0,374 0,4642 Tedarç-29 0,263 0,2873 Tedarç-30 0,0944 0,2873 alatadır. ProetheeII sonuçlarına göre Tedarç-29 seçlren, ProetheeII+Tch sonuçlarına göre Tedarç-28 seçlştr. İ yönte sonuçları arasında farlılığın en önel sebeb, Tedarç-28 etn çözüler üesnn onves olayan bölgesnde yer alan etn br alternatftr ve ProetheeII+Tch yönte bu alternatf eşfetştr. Çalışayı yaptığıız şretn yatırı yapacağı göz önüne alındığında, şretn tedarçlerden alı yaptığı alzeelern/yarı aullern tutarları () da öne arz etetedr. Bu analzler yapılıren rter ço basın br rter olduğu düşünülere başlangıç analzlernde değerlendrleştr. ProetheeII ve ProetheeII+ Tch sonuçları elde edldten sonra ver zarflaa odel le süreç yleştrles yapılaca tedarçler belrlenştr. 2

Tedarçnn Süreçlern İyleştre Aaçlı Tedarç Seç Proble Tablo 6. Tedarç Seç Sonuç Tablosu Ürün Grubu METAL TEKSTİL DÖŞEME AHŞAP BOYA AHŞAP çıtı grd ProetheeII puanı ProetheeII+Tch puanı ProetheeII puanı ProetheeII+Tch puanı ProetheeII puanı ProetheeII+Tch puanı ProetheeII puanı ProetheeII+Tch puanı ProetheeII puanı ProetheeII+Tch puanı Tedarç h U v Tedarç-27,0000*,9930 2,820 Tedarç-28 0,3493 2,80 2,386 Tedarç-29 0,074,6220,7756 Tedarç-30 0,4805,6694,8275 Tedarç-27,0000*,9932 2,2326 Tedarç-28 0,37,9232 2,542 Tedarç-29 0,420 3,074 3,4807 Tedarç-30 0,8943 3,074 3,4807 Tedarç-9 0,7 2,993,753 Tedarç-20 0,0634,8274,4552 Tedarç-2 0,3926 3,239 2,5793 Tedarç-22 0,3576 2,8929 2,3036 Tedarç-23 0,2935 2,284,888 Tedarç-24,0000* 3,7453 2,9824 Tedarç-25 0,3363 2,6438 2,053 Tedarç-26 0,269 2,2429,7860 Tedarç-9 0,4362 5,6065 3,2352 Tedarç-20 0,3867,444 6,4309 Tedarç-2 0,456 3,7260 2,50 Tedarç-22 0,5383 4,3553 2,532 Tedarç-23 0,6260 4,8720 2,84 Tedarç-24,0000* 3,7453 2,62 Tedarç-25 0,52 4,089 2,39 Tedarç-26 0,7598 6,336 3,6536 Tedarç- 0,9239 3,8258,7425 Tedarç-2 0,2456 4,49,8864 Tedarç-3 0,2550 4,88 2,95 Tedarç-4 0,4408 4,2883,953 Tedarç-5 0,4923 4,685 2,035 Tedarç-6,0000* 4,3668,9889 Tedarç-7 0,5664 3,573,6265 Tedarç-8 0,3228 6,5620 2,9886 Tedarç-,0000* 4,408 3,4807 Tedarç-2 0,2455 4,408 3,4807 Tedarç-3 0,680 3,707 2,6652 Tedarç-4 0,4257 4,408 3,4807 Tedarç-5 0,4299 4,0327 3,3898 Tedarç-6 0,9482 4,408 3,4807 Tedarç-7 0,6567 4,408 3,4807 Tedarç-8 0,089 2,233,8605 Tedarç-8 0,376,6370,702 Tedarç-9 0,7296,8932,9685 Tedarç-0,0000* 2,3776 2,4722 Tedarç-8 0,5798 2,9889 2,7322 Tedarç-9,0000* 2,5947 2,379 Tedarç-0 0,8304,9742,8047 Tedarç- 0,047,7767,4990 Tedarç-2 0,4404 2,4027 2,0272 Tedarç-3 0,0794,9367,6340 Tedarç-4 0,327 2,2689,942 Tedarç-5,0000* 4,588 3,824 Tedarç-6 0,862 2,7073 2,284 Tedarç-7 0,2020 2,3466,9798 Tedarç- 0,0553 6,6648 5,5340 Tedarç-2 0,6986 3,82 3,646 Tedarç-3 0,448 3,5328 2,9334 Tedarç-4 0,4458 3,437 2,603 Tedarç-5 0,5392 2,4365 2,023 Tedarç-6,0000* 3,437 2,603 Tedarç-7 0,2967 3,4459 2,862 3

Burcu Göalp, Banu Soylu Yatırı ararları verlren, verll oranının ölçüles gereldr. Verllğn forülünün çıtı/ grd oranı olduğu düşünüldüğünde, çalışaızda tedarçlern elde ettler puanların grdler, elde ettler nun se çıtılar olduğunu düşüneblrz. Bu duruda çıtı olara tedarçlern 2009 yılında üretc fra le olan ları, grd olara da ProetheeII ve ProetheeII+Tch yöntelernn sonuçları alınış ve her br tedarç çn grd teell VZA odel oluşturuluştur. Tablo 5 te etal grubu çn grd ağırlılı VZA odel grd ve çıtıları verlştr. ProetheeII yönte φ ( ) aralığında sonuçlar verdğ çn 0- aralığına noralze edlştr. Bu şle çn (2) forülü ullanılıştır. Burada φ n () veφ ax (), en üçü ve en büyü puanları gösteretedr. φ n ( ) =, 0 ve φ ( ),0 olara alınıştır. ax = φ() n () () φ φ N = φ () φ () ax (2) n gruplarında, analzlerden elde edlen her tedarçnn de uzanlara sunulası ve nha ararın uzanlar tarafından verles uygun br stratejdr. 5. SONUÇLAR Çalışada, süreç yleştre aaçlı tedarç seç proble ele alınıştır. Kayser organze sanay bölgesnde faalyet gösteren büyü ölçel br oblya şletes, yarı aul alı sürecnde yaşadığı sııntıları bertaraf ete çn, yen br fabrayı baştan ura yerne, evcut tedarçlere yatırı yapara süreçlern yleştre stratejsn belrleştr. Bu aaçla beş farlı ürün grubundan tedarçler farlı rterlerde değerlendrlştr. Önerlen yöntele belrlenen tedarçler, süreç yleştre prograına en hızlı adapte olablece tedarçlerdr. Tedar zncrnde yapılan yleştreler şletenn üret sürecnn verllğnn artasına sebep olacatır. Bu yleşelerle elde edlece azanı yapılan yatırıın alyetn uzun dönede arşılayacatır. Tablo 5. Metal Grubu Tedarçler İçn VZA Model Grd ve Çıtıları Tedarçler () ProetheeII N () Grd ProetheeII+Tch Çıtı Cro oranı Tedarç-27 0,4583 0,4479 0,507 Tedarç-28 0,433 0,4642 0,649 Tedarç-29 0,5632 0,2873 0,0457 Tedarç-30 0,5472 0,2873 0,2878 Tch () Bu grd ve çıtılar (9)-() odelnde ullanıldığında her br grupta tedarçler çn elde edlen optu aaç fonsyonu değer (h), çıtı ağırlığı (u) ve grd ağırlığı (v) Tablo 6 da evcuttur. Tablo 6 ncelendğnde, aaç fonsyonu (h) değer,0 olan tedarçlern etn tedarçler olduğu gözlelenetedr. ProetheeII ve ProetheeII+Tch yöntelerne göre yapılan analzlern, aynı ürün grubundan aynı tedarçy seçedğ durular da evcuttur. Bu duru Döşee, Ahşap Boya ve Ahşap ürün gruplarında gözlenştr. Bunun sebeb daha önce de açılandığı gb her yönten de farlı alternatfler en y olara seçeblesdr. Bu ürün İler araştıra onusu olara, bu çalışanın sonuçları sadece yatırı ararı alınası çn değl, şretn çalıştığı evcut dğer tedarçlere de başa yleştre veya gelştre prograları uygulanası çn de ullanılablr. Ayrıca şret ısıtları gözden geçrlere tedarçlere belrl oranlarda yatırı yapılası da söz onusu olablr. TEŞEKKÜR Bu çalışa Ercyes Ünverstes Blsel Araştıra Projeler Br tarafından FBY-049 odlu proje le destelenştr. 4

Tedarçnn Süreçlern İyleştre Aaçlı Tedarç Seç Proble KAYNAKÇA. Adenz, H.A., Turgutlu, T. (2007). Türye de Peraende Setöründe Analt Hyerarş Süreç Yalaşııyla Tedarç Perforans Değerlendrles, Douz Eylül Ünverstes Sosyal Bller Ensttüsü Dergs, 9 (), -7. 2. Araz, C., Özfırat, P.M., Özarahan, İ. (2007). An Integrated Mult-Crtera Decson Mang Methodology for Outsourcng Manageent, Coputers and Operatons Research, 34, 3738-3756. 3. Bayazıt, O., Karpa, B. (2005). An AHP Applcaton n Vendor Selecton, ISAHP 2005 Proceedngs, Honolulu, Hawa, July 8-0. 4. Bayazıt, O. (2006). Use of Analytc Networ Process n Vendor Selecton Decsons, Bencharng: An Internatonal Journal, 3 (5), 566-579. 5. Brans, J.P., Vnce, P.H. 985. A Preference Ranng Organzaton Method, Manageent Scence, 3(6), 647-656. 6. Brans, J.P., Vnce, P.H. 986. How to Select and How to Ran Projects: The PROMETHEE Method, European Journal of Operatonal Research, 24, 228-238. 7. Charnes, A., W.W. Cooper, E. Rhodes. 978. Measurng the Effcency of Decson Mang Unts, European Journal of Operatonal Research, 2, 429-444. 8. Dağdevren, M., Dönez, N., Kurt, M. 2006. Br İşletede Tedarç Değerlendre Sürec İçn Yen Br Model Tasarıı ve Uygulaası, Gaz Ünverstes Mühendsl Marlı Faültes Dergs, 2(2), 247-255. 9. Dağdevren, M., Eraslan, E. (2008). Proethee Sıralaa Yönte le Tedarç Seç, Gaz Ünverstes Mühendsl Marlı Faültes Dergs, 23(), 69-75. 0. Dertaş, E.A., Üstün, Ö. (2009). Analytc Networ Process and Mult-Perod Goal Prograng Integraton n Purchasng Decsons, Coputer and Industral Engneerng, 56 (2), 77 690.. Dcson, G. (966). An Analyss of Vendor Selecton Systes and Decsons, Journal of Purchasng, 2, 28 4. 2. Duln, R., Mnnno, V. (2003). Suppler Selecton Usng a Mult-Crtera Decson Ad Method, Journal of Purchasng and Supply Manageent, 9, 77-87. 3. Erol, İ. (2004). Topla Kalte Yönte ve Ta Zaanında Üret Yalaşılarının Satın Ala İşlev le İlşlendrles, Bütünsel Br Yalaşı Öners ve Örne Olay Analz, Endüstr Mühendslğ Dergs, 5 (4), 2-8. 4. Gencer, C., Gürpnar, D. (2007). Analytc Networ Process n Suppler Selecton: A Case Study n An Electronc Fr, Appled Matheatcal Modellng, 3, 2475 2486. 5. Ha, S.H., Krshnan, R. 2008. A Hybrd Approach to Suppler Selecton For The Mantenance of A Copettve Supply Chan, Expert Systes wth Applcatons, 34 (2), 303 3. 6. Ho, W., Xu, X., Dey, P.K. (200). Mult-Crtera Decson Mang Approaches for Suppler Evaluaton and Selecton: A Lterature Revew, European Journal of Operatonal Research 202,6 24. 7. Hwang, H.S., Moon, C., Chuang, C.L., Goan, M.J. (2005). Suppler Selecton and Plannng Model Usng AHP, Internatonal Journal of the Inforaton Systes for Logstcs and Manageent,, 47-53. 8. Kahraan, C., Cebec, U., Uluan, Z. (2003). Mult- Crtera Suppler Selecton Usng Fuzzy AHP, Logstcs Inforaton Manageent, 6 (6), 382 394. 9. Kahraan, C., Cebec, U., Ruan, D. (2004). Mult-attrbute Coparson of Caterng Servce Copanes Usng Fuzzy AHP: The Case of Turey, Internatonal Journal of Producton Econocs, 87 (2), 7-84. 20. Saaty, T.L. (990). How to Mae a Decson: The Analytc Herarchy Process, European Journal of Operatonal Research, 48, 9-26. 2. Saaty, T.L. (996). Decson Mang Wth Dependence and Feedbac: The Analytc Networ Process, RWS Publcatons, Pttsburgh, A.B.D. 22. Saaty T.L., Vargas L.G. (2006). Decson Mang Wth the Analytc Networ Process: Econoc, Poltcal, Socal and Technologcal Applcatons Wth Benefts, Opportuntes, Costs and Rss, Sprnger, Pttsburgh, A.B.D. 23. Saen, R.F. (2007). Supplers Selecton n the Presence of Both Cardnal and Ordnal Data, European Journal of Operatonal Research, 83 (2), 74 747. 24. Soylu, B. (200). Integratng ProetheeII wth the Tchebycheff Functon For Mult Crtera Decson Mang, Internatonal Journal of Inforaton Technology & Decson Mang, 9 (4), 525-545. 25. Tallur, S., Vcery, S.K., Narayanan, S. (2008). Optzaton Models For Buyer Suppler Negotatons, Internatonal Journal of Physcal Dstrbuton and Logstcs Manageent, 38 (7), 5 56. 26. Türer, S., Ayvaz, B., Bayratar, D., Bolat, B. (2009). Tedarç Değerlendre Sürec çn Br Yapay Snr Ağı Yalaşıı: Gıda Setöründe Br Uygulaa, Endüstr Mühendslğ Dergs, 20(2), 3-40. 27. Yalçın, N.S., Özder, A.İ. (2008). Bulanı Analt Hyerarş Yönte le Ço Krterl Stratej Tedarç Seç: Türye Örneğ, Atatür Ünverstes İtsad ve İdar Bller Dergs, 22 (2), 75-9. 28. Yurdaul, M., İç, Y.T. (2000). Üret Fralarının Kredbltesnn Belrlenesnde Analt Hyerarş Yöntenn Kullanılası, Gaz Ünverstes Fen Bller Ensttüsü Dergs, 3(4), 007-023. 29. Wu, T., Shun, D., Blachurst, J., Appalla, R. (2007). AIDEA: A Methodology for Suppler Evaluaton and Selecton n A Suppler-Based Manufacturng Envronent, Internatonal Journal of Manufacturng Technology and Manageent, (2), 74 92. 5