SATIN ALMA FAAL YET Ç N B R TEDAR KÇ SEÇ M - DE ERLEND RME PROBLEM VE ÇÖZÜMÜ

SATIN ALMA FAAL YET Ç N B R TEDAR KÇ SEÇ M - DE ERLEND RME PROBLEM VE ÇÖZÜMÜ Yahya Sina KÜÇÜKÇE T.C.Merkez Bankas Feyzan ARIKAN Gazi Üniversitesi ÖZET Her alanda yo un rekabetin ya and günümüz dünyas nda, i letmelerin kar elde edebilmek, sa l kl büyüme sa lamak ve piyasada kal c olabilmek için istikrarl ve sa lam bir tedarikçi a na sahip olmas artt r. Bu çal ma ile sat n alma faaliyetleri yürüten bir kamu kurulu u için, obektif kriterleri dikkate alarak, tedarikçi seçimi, de erlendirilmesi ve isabetli bir fiyatland rma mekanizmas olu turmak hedeflenmi tir. Bu hedef do rultusunda, kurumun tedarikçi seçim ve de erlendirme sürecine etki eden kriterler ve kriterler aras etkile imler anket çal mas ve istatistiksel analiz ile belirlenmi tir. Analiz sonucunda elde edilen kriter ve alt kriterler, Analitik Hiyerar i Prosesi (AHP) ile a rl kland r lm t r. 32 tedarikçi firman n seçim ve de erlendirilmesi için, çok kriterli karar verme yöntemlerinden PROMETHEE metodu kullan lm t r. Böylece, kurumda tedarikçilerin do ru de erlendirilmemesinden kaynaklanan ekonomik kay plar ve sübektif de erlendirmelerin en aza indirilmesi hedeflenmi tir. Anahtar Kelimeler: AHP, PROMETHEE; Tedarikçi Seçimi ve De erlendirme A SUPPLIER SELECTION-EVALUATION PROBLEM AND ITS SOLUTION FOR PURCHASE ACTION ABSTRACT In todays world, been experiencing a massive competitiveness in all fields; businesses require consistent and stable supplier networks to maximize their profits, to grow healthy and to stay permanently in the market. This study aims to select and evaluate suppliers and to constitute accurate pricing mechanism by considering obective criteria for a public institution which executes the purchasing activities in public sector. Towards this goal, the criteria and sub criteria that affect the process of supplier selection and evaluation for the institution, and the interactions between the criteria are determined by survey and statistical analysis. Criteria and sub criteria are weighted by Analytical Hierarchy Process (AHP). 32 suppliers are evaluated by PROMETHEE which is a multi attribute decision making method. The institution try to increase customer satisfaction and keep competitiveness among suppliers by minimizing economic losses comes from inadequate evaluation of suppliers and subective evaluations in decision making process. Keywords: AHP, PROMETHEE, Supplier Selection And Evaluation 508

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 1. G R letmeler aras rekabetin art k tedarik zincirleri aras nda oldu u gerçe i göz önüne al nd nda, i letmelerin gücünün sadece kendi performanslar na ba l olmad, tedarik zinciri içerisindeki tüm birimlerin performans n n i letme ba ar s n etkiledi i aç kt r. Tedarik zinciri içerisinde kritik öneme sahip olan tedarikçi firmalar n seçimi ve de erlendirilmesi de bu noktada kar m za ç kan önemli problemlerden biridir. Tedarikçi seçimine verilen önem, tedarikçilerle sadece tedarik edilen ürünün fiyat na ba l olmayan uzun süreli ili kilerin geli mesini sa lamakta ve bu ili kiler uzun dönemde i letmenin rekabet etme gücünü olumlu yönde etkilemektedir. Tedarikçi seçim sürecinin amac, imalatç ihtiyaçlar n sürekli kar lamak için yüksek potansiyel ile kabul edilebilir toplam performans ölçüleriyle tedarikçiler sa lamakt r. Çe itli potansiyel ve yetkinliklere sahip çok say daki tedarikçi içerisinden uygun tedarikçi seçimlerini yapmak çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemidir. Dickson 1966 y l nda sanayi firmalar ndan olu an 300 ticari organizasyona uygulad bir anket ara t rmas ile, tedarikçi seçim karar na etki eden 23 kriter listelemi tir. Bu çal ma, Devlet Malzeme Ofisi (DMO)nin sat n alma faaliyeti kapsam ndaki tedarikçi firmalar n seçim ve de erlendirme problemine çözüm getirmeyi hedeflemi tir. DMO, Devlet kurumlar ad na mal ve hizmetleri iç ve d piyasadan en ekonomik biçimde mutad ticari usullerle tedarik eden bir kamu kurulu udur. DMO kurumunun amac ; kamu kurum ve kurulu lar n n ihtiyac olan mal ve hizmetlerin kamu yarar gözetilerek, kamu kaynaklar n n etkin ve verimli biçimde kullan lmas, savurganl n önlenmesi, faaliyet alan na giren ihtiyaç konusu malzemenin standart ve kalitesinin azami ölçüde sa lanmas, effafl k, rekabet, hesap verebilirlik prensipleri do rultusunda iç ve d piyasadan tedarik edilmesi ve da t m için kamu kurum ve kurulu lar ad na merkezi sat n alma i levini yürütmek üzere, sat n almak veya al c kurum ve kurulu lar ile üretici veya sat c lar bulu turmak suretiyle ihtiyaçlar n n teminini sa lanabilmesidir. Kurulu un, faaliyet alan na giren mal ve hizmet gruplar ndan hangilerini sa layaca katalog olarak gösterilir. Katalogun haz rlanmas, uygulanmas ve yay mlanmas yla ilgili hususlar ile katalogda yer alacak ürünler ofisçe belirlenir. Katalogda yer alacak firmalar n ülke düzeyinde taahhüdünü yerine getirecek yeterli e sahip olmas ve rekabeti engellemeyecek ekilde belirlenmesi esast r. Ancak, yerel olarak üretilen ürünlerin ve küçük ölçekli firmalar n da ekonomiye kazand r lmas amac yla, belli bir il veya bölgeye hizmet veren firmalar n katalogda yer almalar n sa layacak tedbirler al r. DMOnin sat n alma süreci incelendi inde Devlet kurumlar ndan DMOne iletilen aksakl klar ve tedarikçilerin kar la t klar sorunlar n, DMOnin teslim ve kalite yetkinli ini d kaynaklara endekslemesinden kaynakland anla lm t r. DMOnun mal ve hizmet sat lar nda ekonomikli i temin etmek, kalite ve teslimat beklentilerini ve dolay s yla mü teri memnuniyetini artt rmak ve ayr ca tedarikçiler aras ndaki rekabeti koruyucu bir fiyat politikas belirlemek amac yla etkin bir tedarikçi seçimi ve de erlendirmesi hedeflemi tir. DMO katalog sat lar çerçevesinde binlerce tedarikçi ve binlerce ürün bulunmaktad r. Bu çal mada, büro mefru at bölümündeki 32 tedarikçi firma dikkate al narak di er bölümlere örnek te kil edecek bir pilot çal ma gerçekle tirilmi tir. Çal man n takip eden bölümlerinde s ras yla; literatür ara t rmas, metodoloi ve sonuçlara yer verilecektir. 2. L TERATÜR ARA TIRMASI 1960lardan günümüze önemli bir ara t rma alan bulan tedarikçi seçimi ve de erlendirme problemine ili kin çal malar, kulland klar yöntemler itibariyle üç ana ba l kta toplanabilir. Birinci ba l k, genellikle do rusal a rl kland rma metodlar olarak bilinen ve Analitik Hiyerar i Prosesi (AHP) de içeren ÇKKV Yöntemleridir. kinci ba l k; do rusal, kar k tamsay l ve çok amaçl matematiksel programlama ve veri zarflama analizinin yer ald matematiksel programlama modellerini içerir. Uzman sistemler, sinir a lar, bulan k karar verme gibi zeki yakla mlar da içerisine alan son ba l k ise melez yakla mlar içerir. Literatürde, do rusal programlama ve AHP (Ghodsypour ve OBrien, 1998), AHP ve hedef programlama (Da deviren ve Eren; 2001), AHP ve ÇKKV tekniklerinden ELECTRE (Sevkli, 2010), Analitik ebeke prosesi ve hedef programlama (Üstün ve Demirta, 2008), Bulan k hedef programlama ve PROMETHEE (Araz ve vd., 2007) melez yakla mlar ile tedarikçi seçimi ve de erlendirmesi problemine çözüm getiren pek çok çal ma mevcuttur. 509

Y. S. Küçükçe, F. Ar kan Literatürde, tedarikçi seçimi ve de erlendirmesi için AHP ve PROMETHEE yöntemlerini beraberce kullanan az say da çal ma; Ignatius vd. (2010), Tuzkaya vd. (2009), Wang vd. (2008), Wang ve Yanga (2007) aittir. Tedarikçi seçimi ve de erlendirilmesi ile ilgili ayr nt l literatür ara t rmalar için Weber et al. (1991), Degraeve et al. (2000), De Boer et al. (2001), Aissaoui et al. (2007) and Ho et al. (2010)un çal malar ndan faydalan labilir. 3. METODOLOJ Bu çal mada, AHP ve PROMETHEE yöntemlerini bütünle ik olarak ele alm t r. En uygun kriterlerin obektif tespiti için anket çal mas uygulanm t r. Kriterler aras etkile im olup olmad istatistiksel analizler ile ara t r lm ve AHP yöntemi ile a rl k belirlemenin uygun oldu una karar verilmi tir. Elde edilen a rl klar promethee yöntemi için girdi te kil etmi tir. 3.1. Anket Çal mas Dicksonn n (1966) belirledi i 23 kriter içerisinden uzman görü leri do rultusunda üçü elenerek çal maya uygun 20 kriter belirlenmi tir. Bunlar s ras yla kalite, teslimat, tamir servisi, teknik kapasite, finansal pozisyon, yönetim ve organizasyon, co rafi konum, performans geçmi i, garanti, üretim tesisi ve kapasitesi, ücret, komünikasyon sistemi, sanayideki itibar ve pozisyon, i letme e itimi, i letme kontrolü, paketleme yetene i, i çi-i veren ili kileri, geçmi i letme miktar, e itim katk s ve esneklik olarak belirlenmi tir. Bu kriterlerden, DMO sat n alma faaliyetlerinde etkin olanlar ara t rmak amac yla, sat n alma sürecinde yer alan uzmanlar n, sat n alma mühendislerinin ve kalite kontrol mühendislerinin dahil edildi i toplam 40 ki iye anket çal mas uygulanm t r. Uygulama Anketin geçerlilik derecesinin yüksek olmas için, yan tlayanlar n tümüyle yüz yüze görü ülerek gerçekle tirilmi tir. Anket çal mas 4 bölümden olu maktad r. 1. ve 2. bölüm ölçekli yan tlar, 3 ve 4. bölümler kapal uçlu soru tipi kullan larak düzenlenmi tir. 1.bölümde DMOda tedarikçi seçimi ve de erlendirmesine etki edecek 20 kriter içerisinden etkin olanlar belirlemek için basit a rl kland rma yönteminin 1-5 Likert skalas (1-önemsiz, 2-az önemli, 3-orta, 4-önemli, 5-çok önemli) kullan lm t r. DMO tedarikçi seçimi ve de erlendirmesinde önemli (4) ve çok önemli (5) say lan kriterler dikkate al nm t r. Yan tlar SPSS 16 program yla de erlendirilmi tir. Her bir kriter için merkezi e ilim ölçüleri ve ortalamas hesaplat lm t r. 4 (önemli) ve 5 (çok önemli) aral na giren kriterler; kalite, teslimat, performans geçmi i, üretim tesisi ve kapasitesi, finansal pozisyon ve tamirat servisinden olu an toplam 6 kriter ana kriterler olmu tur. Anketin 2. bölümü ile finansal pozisyon ana kriterinin alt kriterleri olarak DMO sat hacmi ve genel sat hacmi; anketin 3. bölüm de erlendirilmesinde kalite ana kriterinin alt kriterleri olarak, hatal ürün oran ve kalite kontrol çal mas olarak belirlenmi tir. Anketin 4. bölüm de erlendirilmesinde Üretim tesisi ve kapasitesi ana kriterinin alt kriterleri çal an say s, kalifiye eleman say s ve fabrika yüz ölçümü olarak belirlenmi tir. 1.Kalite, literatürde; hatal ürün oran, ve kalite kontrol çal mas ve kalite belge say s olmak üzere 3 alt kritere ay rm t r (Araz ve vd., 2007). DMO tedarikçi seçimi ve de erlendirme sürecinde kalite alt kriterleri anket çal mas sonucunda ilk ikisi olarak belirlenmi tir. Hatal ürün oran ; tedarikçilerin DMO vas tas yla kamu kurumlar na verdikleri ürünlerin geri dönü oran n yans tmaktad r. Bu oran 2010 y l itibariyle; geri dönen ürün / teslim edilen ürün eklinde hesaplan r. Kalite kontrol çal mas ; tedarikçiler için üretimin son a amada ç kan hatal ürün say s n n üretilen ürün say s na oran eklinde hesaplan r. 2.Teslimat, Bu kriter kurumlar n ödenekleri için büyük önem arz etmektedir. Kurumlar kendilerine ayr lan ödenekleri y l sonunda kalan miktar ile eksiklerini gidermeye çal r, e er kuruma tedarikçilerin teslimat gecikirse kurumlar n ödeneklerinden yararlanamamas gibi sorunlar ortaya ç kabilir. Teslimat performans ne kadar iyi olursa kurumlar n DMOdan sat n almalar ve mü teri memnuniyeti o kadar artar. Teslimat kriteri; zaman nda teslim edilen ürün say s / teslim edilen ürün say s eklinde hesaplan r. 3. Performans geçmi i, tedarikçilerin DMOdaki kurumlara satt klar mal ve hizmetlerinden dolay gelen ikayetlerinin say n belirten bir kriterdir. Tedarikçiler aras nda fiyatland rmay sa larken rekabet unsurunu göz ard edilmemelidir. Mü teri memnuniyetini sa layan tedarikçi ile sa lamayan aras nda fiyat fark olmal d r. Performans geçmi i kriteri ise, DMO ikâyet kay tlar ndaki ikayet say s eklinde belirlenmi tir. 510

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 4. Üretim Tesisi ve Kapasitesi, firman n büyüklü ünü belirlemektedir. Bu kriter tedarikçileri de erlendirirken büyük firma ile orta ve küçük ölçekli firma aras ndaki farklar fiyat fark na yans tmak için kullan l r. Bu kriter gerçek üretici ile merdiven alt üreticiyi ay rmam za yard mc olan kriterdir. Alt kriter olarak; fabrika yüzölçümü, çal an say s ve kalifiye elaman oran kriterleri belirlenmi tir. Bu alt kriterler, firman n hangi ölçe e girdi ini gösteren kriterlerdir. 5. Finansal pozisyon, devam eden tedarikçi-al c ili kilerinin büyüme trendinde gittikçe önem kazanan bir faktördür. Literatürde, finansal pozisyonunun alt kriterleri olarak sat lar, karl l k, likitide, borç oran, finansal effafl k kriterleri kullan lm t r. Bu çal mada finansal pozisyonu temsil eden alt kriterler 2010 y l itibariyle DMO sat hacmi ve tedarikçinin genel sat hacmini kapsamaktad r. 6.Tamir servisi, tüketici tatminini sa layan bir ön ko uldur. Servis a n n geni olmas n n mü teri sipari dönü lerine daha çabuk cevap verilebilece i anlam na gelmektedir. DMO sat lar n bütün co rafi bölgelerdeki kurumlara yapmaktad r. Buradaki kurumlarda sat n al nan hatal ürünlerin tamiri için geri dönü leri, geni tamir servisi a na sahip tedarikçiler için DMO ile çal malar nda avanta sa layacakt r. Bölge say s kriter için veri olarak al nm t r. Anket çal mas sonucunda etkin ana kriterler ve alt kriterler belirlenmi tir. Kriterler aras nda ili kiler olmad korelasyon analizi ile belirlenmi tir. Böylece AHP yöntemi ile a rl klar n (göreli önem s ralar n n) belirlenmesine karar verilmi tir. 3.2. AHP ile A rl k Belirleme 1965 y l nda L.Thomas Saaty (1980) taraf ndan geli tirilen ve lk olarak 1971 y ll nda ABD Savunma Bakanl nda olas l k planlama problemlerine uygulanan AHP literatürde yayg n kullan ma sahip ÇKKV tekni idir. AHP, obektif ve sübektif kriterleri ikili kar la t rma yaparak ölçen ve bu kriterlerin birbirlerine göre önceliklerini bularak göreli önem s ralar n (a rl klar n ) belirleyen bir karar verme tekni idir. AHPnin 5 temel ad m a a daki gibidir: Ad m 1. Problem ortaya konur, hiyerar ide en üstte yer alacak hedef belirlenir. Ad m 2. Daha sonra hiyerar i olu turulur. Olu turulan hiyerar ide; en üstte amaç olmak üzere kriterler, alt kriterler ve alternatifler belirlenir. Ad m 3. kili kar la t rma matrisi olu turulur. Ad m 4. Olu turulan ikili kar la t rma matrisinden yararlanarak göreli önem vektörü (a rl k vektörü) bulunur. Ad m 5. Tutarl l k oran hesaplan r. Tutarl l k durumunda karar verilir. Tutarl olmama durumunda ikili kar la t rmalar tekrar gözden geçirilerek i lemler tekrarlan r. AHP için hiyerar i anket çal mas sonucuna göre ekil. 1deki gibi olu turulmu, Super Decisions Program kullan larak ana kriter ve alt kriter a rl klar AHP yöntemi ile elde edilmi tir. Hedef: DMOnde büro mefru at bölümü için Tedarikçi Seçimi Kalite Tamirat Servisi Finansal Pozisyon Teslimat Üretim Tesisi ve Kapasitesi Performans Geçmi i Hatal Ürün Oran Kalite Kontrol Çal mas DMO Sat Hacmi Genel Sat Hacmi Çal an Say s Kalifiye Eleman Say s ekil 1. Tedarikçi Seçimi için Hiyerar i Fabrika Yüz Ölçümü 511

Y. S. Küçükçe, F. Ar kan Tutarl l k oran ana kriterler için 0.0196 olarak hesaplanm t r. Kalite, finansal pozisyon, üretim tesisi ve kapasitesi ana kriterlerinin alt kriterlerinin tutarl l k oranlar da s ras yla incelenmi tir. Kalite alt kriterlerinin için tutars zl k indeksi 0; üretim tesisi kapasitesi alt kriterlerinin için tutars zl k indeksi 0,0336; Finansal pozisyon alt kriteri için tutars zl k oran 0 olarak hesaplanm t r. Bu de erler 0.1in alt nda kald için bu çal madaki sonuçlar tutarl d r. Tedarikçi seçimi ve de erlendirme problemine etki eden kriterlerin a rl klar Tablo1 de verilmi tir. Tablo 1. Tedarikçi Seçimi ve De erlendirme Problemine Etki Eden Kriterlerin A rl klar Kriterler Kriter A rl klar Kriterler Kriter A rl klar 1 Hatal Ürün Oran 0,3060 6 Kalite Kontrol Çal mas 0,0765 2 Çal an Say s 0,1963 7 Teslimat 0,0428 3 Genel Sat Hacmi 0,1418 8 Kalifiye Eleman Say s 0,0338 4 Performans Geçmi i 0,1006 9 Fabrika Yüz Ölçümü 0,0204 5 Tamirat Servisi 0,0641 10 DMO Sat Hacmi 0,0177 3.3. Promethee II Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi ve De erlendirme Promethee II Yöntemi Toplam A rl k 1,00 Promethee (Preference Ranking Organization Method for Encrichment Evaluations) Brans vd. (1986) taraf ndan 1982de geli tirilen bir ÇKKV metodudur. Etkin ve kolay uygulanabilir olmas nedeniyle literatürde s ralama problemlerinin çözümünde s kl kla kullan l r. Promethee metodunun uygulanabilmesi için iki tip bilgi gereklidir. Birincisi kriterlerin göreli önem derecesi (a rl klar ), ikincisi ise karar vericinin tercihine göre alternatiflerin kriterlere ili kin de erleridir. Karar vericinin tercihi, 6 farkl fayda fonksiyonundan uygun olanlar kullan larak tan mlan r. Literatürde Promethee Yönteminin farkl karar verme durumlar için farkl versiyonlar geli tirilmi tir (Behzadian et al. (2010)). Bu çal mada faydalan lan Promethee II sadece k smi s ralaman n gerçekle tirildi i ilk versiyonun ad mlar n da kapsayan ve tüm s ralaman n yap lmas na olanak tan yan versiyonudur. Promethee II yönteminin ad mlar (Behzadian vd. (2010)) a a dad r: Ad m 1. Ad m 2: Ad m 3: Ad m 4: A, alternatifler kümesi ve g (a), a A, (=1,2,..,k) alternatifin. kritere ili kin de eri olmak üzere,. kriterin göreli a rl w belirlenir. Kriterler için, Vincke ve Brans (1985) 6 farkl (Ola an, U-tipi, oriinden ba layan V-Tipi, Basamakl, V-Tipi, ve Gaussian) tercih fonksiyonu tan mlanm t r. Alternatif çiftleri için uygun ortak tercih fonksiyonlar belirlenir. Kriter baz nda a ve b alternatif çiftinin de erlendirilmesi sonucu elde edilen sapma d ( a, b) g ( a) g ( b) olmak üzere a ve b alternatifleri için ortak tercih fonksiyonu E. (1) ile tan mlanm t r. P ( a, b) F[ d ( a, b)] =1,2,,k (1) Her alternatif çifti için tercih indeksleri (a,b) E. (2) ile belirlenir. a, b A, k 1 ( a, b) P ( a, b) w (2) Promethee I ile k smi s ralama belirlenir. K smi öncelikler alternatiflerin birbirlerine göre tercih edilme durumlar n n, birbirlerine göre tercih edilme durumlar n n, birbirinden farks z olan alternatiflerin ve birbirleriyle kar la t r lamayacak olan alternatiflerin belirlenmesini sa lar (Da deviren ve Erarslan, 2008). Alternatifler için pozitif (a) ve negatif (a) üstünlükler belirlenir. a alternatifi için pozitif ve negatif üstünlükler E. (3) ve (4) ile hesaplan r. 1 1 ( a ) ( a, x) (3) ve ( a ) ( x, a) (4) n 1 n 1 x A x A 512

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 Ad m 5: Promethee II ile alternatifler için tam s ralama belirlenir. Her bir alternatif için hesaplanan net üstünlük (a) de erleri (E. (5)) ile bütün alternatifler için tam s ralama belirlenir. ( a ) ( a) ( a) (5) Pomethee II Yöntemi ile DMO için Tedarikçi Seçimi ve De erlendirme Promethee II yönteminin ad mlar Decision Lab 2000 program ile gerçekle tirilmi tir. DMOnin her bir tedarikçisi için belirlenen kriterlerle ilgili veriler 2010 y l na aittir. Ad m 1. Ad m 2. Ad m 3. Alternatif olarak 32 tane tedarikçi firma belirlenmi tir. Bu alternatiflerin birbirleriyle k yaslamas n n yap labilmesi için öncelikle de erlendirme kriterlerine ve bu kriterlerin a rl klar na ihtiyaç vard r. Çal mada de erlendirme kriterleri ( ekil 1) Anket yöntemi ile kriter a rl klar (Tablo 1) ise AHP yöntemiyle belirlenmi olup bu a amaya temel girdi te kil etmi lerdir. Tercih fonksiyonlar n n belirlenmesi: DMOda tedarikçi seçim ve de erlendirme kriterlerin tercih fonksiyonlar ve parametreleri belirlenirken KOB lerin tan m, nitelikleri, s n fland r lmas hakk nda yönetmelikte geçerli tan mlar dikkate al nm t r. Yönetmelik gere i büyük ölçekli firmalar n tan m ; 250 ki iden fazla çal an olan net sat hâs lat 25 milyon TL olan firmalard r. Küçük ölçekli firmalar, en az 50 çal an olan net sat hâs lat 5 milyon TL yi a mayan i letmelerdir. DMO sat faaliyetlerinde hedeflerden biri de tedarikçilerin rekabet ortam n korumakt r. Bu yüzden; tedarikçileri, kapsam na girdikleri ölçeklere göre de erlendirmesi yap lm t r. Performans geçmi i ve teslimat kriterleri parametreleri belirlenirken tedarikçilerin ortalama de erleri temel al nm t r. Tamirat servisi kriteri tercih fonksiyon parametresi belirlenirken 7 co rafi bölgede bir servisi olmas gerekti i dü üncesi hâkim olmu tur. Di er kriterlerin tercih fonksiyon parametreleri hesaplan rken büyük ölçekli firmalar n yap s dikkate al nm t r. Hatal ürün oran, performans geçmi i, tamirat servisi, kalite kontrol çal mas, teslimat, kalifiye eleman say s kriterleri için oriinden ba layan V-tipi; çal an say s, genel sat hacmi, fabrika yüzölçümü ve DMO sat hacmi için V-tipi fonksiyonlar tercih edilmi tir. Fonksiyon parametreleri ile ilgili detaylar Küçükce, (2011)de yer almaktad r. Tercih indeksleri Decision Lab. 2000 paket program yla elde edilmi tir. Ad m 4. K smi S ralama (Promethee I): 32 tedarikçi firman n 10 kritere ait de erleri (Küçükce, 2011, sayfa 113, Çizelge 4.20), Decision Lab 2000 program na girilmi ve alternatifler aras nda pozitif ( ) ve negatif ( ) üstünlükleri gösteren ve k smi önceliklere göre en iyiden en kötüye k smi s ralama yap lm t r ( ekil 2). ekil 2. Promethee I ile K smi S ralama 513

Y. S. Küçükçe, F. Ar kan K smi s ralama sonuçlar na göre; en iyi alternatif (1)i firmas, ikinci olarak (2)A firmas, üçüncü olarak da (3)H firmas seçilmi tir. B firmas n n W firmas na, C firmas n n firmas na önceli i vard r fakat firmas ile W,G,D firmalar aras nda, R ile Ö firmas aras nda, O,N,X,E firmalar n n kendi aralar nda, S ile K firmas aras nda, Ü,I,T firmalar n n kendi aralar nda ve T ile Q firmalar aralar nda üstünlükler belirlenememi tir. Ad m 5. Tüm S ralama (Promethee II): Kriterlerin tümünün kendi aralar ndaki net üstünlükleri belirlenerek tam s ralanman n yap lmas için Promethee II uygulanm t r ( ekil 3). ekil 3. Promethee II ile Tam S ralama Net ak sonuçlar na göre alternatiflerin iyiden kötüye do ru tam s ralamas ; (1)i, (2)A, (3)H, (4)B, (5)C, (6), (7)W, (8)G, (9)D, (10)R, (11)Ö, (12)P, (13)O, (14)N, (15)X, (16)Y, (17)E, (18)U, (19), (20)M, (21)F, (22)Ç, (23)J, (24)S, (25)K, (26)L, (27)Ü, (28)I, (29)T, (30)Q, (31)V, ve (32)Z firmas eklinde olu mu tur. Böylece k smi s ralamada birbirlerine üstünlü ü tespit edilemeyen firmalar için belirsizlik ortadan kald r lm t r. Promethee hem tedarikçilerin toplam skorlar hem de her bir kriter üzerindeki bireysel performanslar vermektedir. Böylece tedarikçilere yönelik performanslardaki farkl l klar tan mlamak, tedarikçilerin zay fl klar hakk nda onlara geri besleme sa lamak mümkün olacakt r. Decision Lab. 2000 Promethee uygulamas ile her bir alternatif tedarikçi için performans de erlendirmesi dikkate al nan 10 kriter baz nda elde edilmi tir. Burada örnek te kil etmesi bak m ndan sadece A firmas için de erlendirmeye yer verilmi tir. ekil 4de A firmas 10. kriter olan DMO sat hacmi kriteri hariç tüm kriterler taraf ndan üst de erlere ula m t r. DMO, A firmas ile tedarikçi ili kilerinin devam etmesi DMO aç s ndan kazanç sa layacakt r. Bu yüzden sat n alma faaliyetleri s ras nda A tedarikçisinin ürünlerine üst fiyatlar verilmesi gerekmektedir. A F RMASI 100 50 1 2 3 4 5 6 8 9 0 7-50 10-100 KR TERLER ekil 4. A Tedarikçisinin Performans De erlendirmesi 514

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 Di er tedarikçi firmalar n performanslar de erlendirilirse; Z, E, Ç, F,, Q, V, Ü, T, I, J, K, L, S firmalar hatal ürün oranlar n dü ürecek kalite tedbirlerini almas gerekmektedir. Özellikle Q, V, Ü, T tedarikçilerinin hatal ürün oran n n ve kalite kontrol çal mas kriterlerinin çok dü ük olmas, bu firmalar n kalite baz nda daha ciddi ve daha k sa sürede tedbirler almas n gerektirmektedir. Ayr ca Z, I, O, Ü, Q, X tedarikçilerinin kalifiye eleman say s n n az oldu u ortaya ç km t r. Genel sat hacmi KOB lerin tan m, nitelikleri ve s n fland r lmas hakk nda yönetmeli ine göre büyük ölçekli firma 25 milyon TL ve üzeri sat hacmine sahiptir. Bu özelli i sadece; A, B, H, tedarikçileri sa layabilmektedir. Y, Q, V, Z, I, L, T firmalar, mü terilerden gelen ikâyet say s n n fazla olmas nedeniyle performans geçmi i kriteri üzerinde olumsuz etki göstermi tir. Bu tedarikçilere, mü teri ikâyetleri detayl bir biçimde incelenerek geri bildirim verilmelidir. Tamirat servis a 7 bölgeye yay lmas, mü terilerin ar za bildirimlerine en k sa sürede gidermesini sa lamaktad r. Bu kriterin tercih edilen tedarikçileri, A, B, H,, T firmalar olmu tur. Teslimat performans bütün tedarikçilerde yakla k benzer performans göstermi tir. Bunun temel nedeni, DMO taraf ndan geciken ürün say s ba na gecikme cezas i lemi uygulamas d r. DMO sat hacmi, tedarikçi seçiminde az etkenli e sahip oldu undan, bu kriterde zay f olan firmalar n di er kriterlerle birlikte de erlendirilmesi daha do ru olacakt r. Fabrika yüz ölçümü kriteri, fabrika ile atölye aras ndaki fark ortaya ç karmaktad r. F, I, J, O, S, T, Ü, V, Q, Z firmalar atölye olarak de erlendirilmektedir. Sat n alma faaliyetlerinde ürün fiyatland r lmas tedarikçilerin bu özelli inden dolay daha dü ük fiyatland r lmal d r. 4. SONUÇLAR VE ÖNER LER Son y llarda sat n alma fonksiyonu birçok yönetici taraf ndan rekabetçi avanta konumland rmas n gerçekle tirmek için strateik bir anahtar olarak görülmektedir. Sat n alma faaliyetleri sürecinde tedarikçilerin ürünlerinin do ru fiyatland r lmas, tedarikçilerin do ru de erlendirilmesiyle mümkündür. Gerekli kriterleri sa lamayan tedarikçilerle i birli i yap lmas i letmelerin maliyetlerini art racakt r. Bu çal mada, sat n alma faaliyetlerini yürüten bir kurumun tedarikçi seçim ve de erlendirme sürecini ele al nm t r. Öncelikle problem çözme i leminin ba ar l olmas n ve problemin do ru tan mlanmas n sa layan kurumun temel amaçlar belirlenmi tir. Daha sonra kurumun sat n alma faaliyetlerinde tedarikçiler ile mü terilerden iletilen aksakl klar irdelenerek problemin do ru tan mlanmas yap lm t r. Tedarikçi seçimi ve de erlendirme problemlerinin çözüm a amas n n en önemli a amalar ndan biri problemin çözümüne ve ç k na sebep olan kriterlerin belirlenmesidir. Firmalar de erlendirmede kullan lan kriterleri obektif bir biçimde de erlendirmek için verilerin do ru toplanmas çok önemlidir. Tedarikçi seçimi ve de erlendirme kriterlerini belirlemek için, en s k kullan lan veri toplama yöntemi olan anket yöntemi uygulanm t r. Anket çal mas, sat n alma sürecinde yer alan uzmanlar n tümüne uygulanarak tedarikçi de erlendirme sürecine önemli ölçüde etki eden kriterlerin belirlenmesine yard mc olmu tur. Bu sayede karar alma mekanizmas sübektiflikten obektifli e yönlendirmi tir. Anket çal mas yla belirlenen de erlendirme kriterlerinin birbirlerine göre öncelikleri veya ba ka bir ifadeyle kriterlerin tedarikçi de erlendirme sürecine etki etme a rl klar, nitel ve nicel tüm kriterleri ikili kar la t rma yaparak ölçen AHP yöntemi ile hesaplanm t r. Tedarikçilerden hiçbirisi bütün kriterler için en iyi çözüm de ildir. Ancak bu seçim ve de erlendirme problemine belirlenen kriterler temelinde optimuma en yak n çözümü sunan, çok kriterli karar verme yöntemlerinden s ralama ve seçim metodu olan PROMETHEE yöntemi uygulanm t r. Di er s ralama yöntemlerine ek olarak tam ve k smi s ralamalar elde edilmi tir. Tedarikçilerin seçim ve de erlendirilmesi, performanslar n n detayl biçimde analiz edilmesiyle gerçekle ir. Bu yöntem ile tedarikçiler performanslar na göre en iyiden en kötüye do ru s ralama yap lm t r. Yap lan sat n alma faaliyetlerinde tedarikçilerin birbirleriyle k yaslamas n n yap lmas ve bu k yaslama verilerinin görsel olarak ortaya konulmas n PROMETHEE yöntemi ile sa lanm t r. Ayr ca, bu yöntem ile her bir kriter için farkl bir tercih fonksiyonu belirlenmi tir. Anket yöntemi ve AHP yöntemi ile obektif karar verme mekanizmas sa lanm t r. Tedarikçilerin, PROMETHEE yöntemi ile performanslar na göre s ralama yap ld ndan tedarikçiler aras ndaki rekabet 515

Y. S. Küçükçe, F. Ar kan ortam korunmu tur ve PROMETHEE yöntemi sonucu ç kan tedarikçi performans analizi ile her bir tedarikçiye kar hesap verilebilirlik ve effafl k sa lanm t r. tedarikçilerin her bir kriter baz nda performanslar de erlendirilerek tedarikçilere sat n alma sürecinde gerekli geri bildirimler belirlenmi tir. Tedarikçi performanslar n n do ru de erlendirilmesi ile tedarikçilerin performans n art raca, bunun da kurumun performans na yans yaca gerçe i göz önünde bulunduruldu unda mü teri memnuniyetinin ve kurum karl l n n artaca beklenmektedir. 5. TE EKKÜR Yaz l m temini ve kullan m için yard mlar n esirgemeyen Doç. Dr. Metin Da deviren, ve Ara. Gör. Burcu Y lmaza derin te ekkürlerimizi sunar z. KAYNAKÇA Aissaoui N., Haouari M., Hassini E.,2007, Supplier selection and order lot sizing modeling: A review, Computers and Operations Research, 34 (12), 3516-3540. Araz C., Özf rat P.M., Özkarahan., 2007, An integrated multi-criteria decision-making methodology for outsourcing management, Computers and Operations Research, 34: 3738-3756. Behzadian M., Kazemzadeh R.B., Albadvi A., Aghdasi M.,2010, Promethee: A comprehensive literature review on methodologies and applications, European Journal of Operations Research, 200, 198-215. Brans J.P., Vincke B.H.,1986, Mareschal, B., How to select and how to rank proects: the Promethee method, European Journal of Operational Research, 24: 22838. Da deviren M., Eraslan E.,2008, Promethee s ralama yöntemi ile tedarikçi seçimi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., 23(1): 69-75. Da deviren M., Eren T., 2001, Tedarikçi firma seçiminde analitik hiyerar i prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yönteminin Kullan lmas, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der.,16(2): 41. DeBoer L., Labro E., Morlacchi P., 2001. A review of methods supporting supplier selection. European Journal of Purchasing and Supply Management 7 (2), 7589. Degraeve Z., Labro E., Roodhooft F., 2000. An evaluation of supplier selection methods from a total cost of ownership perspective. European Journal of Operational Research 125 (1), 3458. Dickson G.W., 1966, An analysis of vendor selection systems and decisions, Journal of Purchasing, 2(1): 5-17. Ghodsypour S.H. and OBrien O., 1998, A decision support system for supplier selection using an integrated analytical hierarchy process and linear programming, International Journal of Production Economics, 56(7), 199-212. Ho W., Xu X., Dey P.K., 2010, Multi-criteria decision making approaches for supplier evaluation and selection: A literature review European Journal of Operational Research 202, 16-24. Ignatius J., Motlagh S.M.H., Sepehri M.M., Behzadian M.,Mustafa A., 2010, Hybrid models in decision making under uncertainty: The case of training provider evaluation, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 21(1-2), 147-162. Küçükce Y.S., 2011, Bir kamu kurulu unda sat n alma faaliyeti için tedarikçi seçimi-de erlendirme problemi ve çözümü, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bas lmam Yüksek Lisans Tezi. Saaty T.,1980, The analytic hierarchy process, McGraw-Hill International Book Company, USA, 107-117. evkli M.,2010, An application of the fuzzy ELECTRE method for supplier selection, International Journal of Production Research, 48(12), 3393-3405. 516

XI. Üretim Ara t rmalar Sempozyumu, 23-24 Haziran 2011 Tuzkaya G., Ozgen A., Ozgen D., Tuzkaya U.R., 2009, Environmental performance evaluation of suppliers: A hybrid fuzzy multi-criteria decision approach, International Journal of Environmental Science and Technology 6(3), 477-490. Ustun O., Demirtas E.A., 2008, Multi-period lot-sizing with supplier selection using achievement scalarizing functions, Computers & Industrial Engineering 54(4), 918-931. Vincke J.P., Brans P.H., 1985. A preference ranking organization method. The Promethee method for MCDM, Management Science 31, 641656. Wang J.J., Gu R., Diao X.J.,2008, Using a hybrid multi-criteria decision aid method for Outsourcing Vendor Selection, 4th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, OCT 12-17, 2008 Dalian, CHINA, Book Series: International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing Vols. 1-31, 6527-6530. Wang J.J., Yang D.L., 2007, Using a hybrid multi-criteria decision aid method for information systems outsourcing, Computers and Operations Research, 34 (12), 3691-3700. Weber C.A., Current J.R., Benton W.C.,1991, Vendor selection criteria and methods, European Journal of Operations Research, 50 (1), 2-18. 517