Plastik Boru ve Kaynak Makinesi Seçim Problemi için Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Gri İlişkisel Analiz Yöntemlerinin Entegrasyonu
Year 2021,
Volume: 2 Issue: 40, 267 - 291, 05.11.2021
Kemal Gürol Kurtay
,
Hakan Ayhan Dağıstanlı
,
Serpil Erol
Abstract
Tedarikçi seçim problemleri, işletmenin tüm beklentilerini maksimum seviyede karşılayabilecek doğru tedarikçiyi belirleme açısından çok önemlidir. Tedarikçi seçimi için öncelikle alternatif tedarikçilerin değerlendirileceği kriterlerin titizlikle tespit edilmesi işlemi gerçekleştirilir. Bu noktada karar vericilerin yorumlarında oluşabilecek farklardan dolayı kriterlerin önem derecelerinin belirlenmesi gerekliliği unutulmamalıdır. Alternatiflerin önem dereceleri belirlenmiş bu kriterlere bağlı kalarak karar vericiler tarafından nicel veya nitel olarak değerlendirilmesi ve sıralanması işlemiyle problemin çözümü gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada, plastik boru kaynak makinesi ve makineye ait yardımcı elemanların ihracatını yapan bir firmanın karşılayamadığı siparişlere farklı bir bakış açısıyla çözüm üretmek amaçlı gerçekleştireceği makine alım problemi için en iyi tedarikçi seçimi amaçlanmıştır. Alternatif tedarikçileri değerlendirmek maksadıyla literatürde yaygın olarak kullanılan hiyerarşik yapıyı belirlemek için uzman görüşleri göz önünde bulundurularak 5 ana kriter ve 19 alt kriter belirlenmiştir. Kriterlerin önem dereceleri Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemiyle hesaplanmıştır. AHP sonucunda elde edilen ağırlıklarında dikkate alındığı alternatif 5 tedarikçinin değerlendirilmesi ve sıralanması işlemi Gri İlişkisel Analiz yöntemiyle gerçekleştirilmiştir.
References
- Aktaş, R., Doğanay, M. M., Gökmen, Y., Gazibey, Y., & Türen, U. (2015). Sayısal Karar Verme Yöntemleri. İstanbul: Beta Yayıncılık.
- Yıldırım, B. F., Önder, E. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri. Bursa: Dora Basım-Yayın.
- Agrawal, V. P., Kohli, V., & Gupta, S. (1991). Computer aided robot selection: the ‘multiple attribute decision making’approach. The International Journal of Production Research, 29(8), 1629-1644.
- Agrawal, V. P., Verma, A., & Agarwal, S. (1992). Computer-aided evaluation and selection of optimum grippers. The International Journal Of Production Research, 30(11), 2713-2732.
- Akın, N. G. (2019). Makine Seçimi Probleminde Entropi-ROV ve CRITIC- ROV Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (62), 20-39.
- Arslan, M. C., & Budak, E. (2004). A decision support system for machine tool selection. Journal of Manufacturing Technology Management.
- Ayağ, Z., & Özdemir, R. G. (2006). A fuzzy AHP approach to evaluating machine tool alternatives. Journal of intelligent manufacturing, 17(2), 179-190.
- Bayrakdaroğlu, A., & Ege, İ. (2008). Türkiye’deki Bankaların Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci İle Değerlendirilmesi Üzerine Bir Model Önerisi. Türkiye İstatistik Kurumu, 17, 32-49.
- Bozdağ, C. E., Kahraman, C., & Ruan, D. (2003). Fuzzy group decision making for selection among computer integrated manufacturing systems. Computers in Industry, 51(1), 13-29.
- Cansu, G. Ö. K., & Perçin, S. (2017). Bütünleşik bulanık DEMATEL-bulanık VIKOR yaklaşımının makine seçimi problemine uygulanması. Journal of Yaşar University, 12(48), 249-256.
- Ertuğrul, İ. (2007). Bulanik Analitik Hiyerarşi Süreci Ve Bir Tekstil Işletmesinde Makine Seçim Problemine Uygulanmasi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 171-192.
- Faydalı, R., & Erkan, E. F. (2020). Makine Seçim Probleminin Bulanık VIKOR Yöntemiyle İncelenmesi. Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi, 3(1), 7-12.
- İç, Y. T., & Yurdakul, M. (2008). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerini Kullanan Makine-Ekipman Seçim Çalışmalarında Bulanıklığın Sonuçlara Etkisinin İncelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 9(1), 125-140.
- Julong, D. (1989). Introduction to grey system theory. The Journal of grey system, 1(1), 1-24.
- Kabak, M., ve Dağdeviren, M. (2017). A Hybrid approach based on ANP and grey relational analysis for machine selection. Tehnicki vjesnik/Technical Gazette, 24, 109-118
- Karsak, E. E., & Kuzgunkaya, O. (2002). A fuzzy multiple objective programming approach for the selection of a flexible manufacturing system. International journal of production economics, 79(2), 101-111.
- Köse, E., Aplak, H. S., & Kabak, M. (2013). Personel Seçimi için Gri Sistem Teori Tabanli Bütünlesik Bir Yaklasim/An Integrated Approach Based on Grey System Theory for Personnel Selection. Ege Akademik Bakis, 13(4), 461.
- Li, H., Wang, W., Fan, L., Li, Q., & Chen, X. (2020). A novel hybrid MCDM model for machine tool selection using fuzzy DEMATEL, entropy weighting and later defuzzification
VIKOR. Applied Soft Computing Journal, 91, 106207.
- Luong, L. H. (1998). A decision support system for the selection of computer- integrated manufacturing technologies. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 14(1), 45-53.
- Olabanji, O. M., & Mpofu, K. (2021). Appraisal of conceptual designs: Coalescing fuzzy analytic hierarchy process (F-AHP) and fuzzy grey relational analysis (F-GRA). Results in Engineering, 9, 100194.
- Organ, A. (2013). Bulanık Dematel yöntemiyle makine seçimini etkileyen kriterlerin değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(1), 157-172.
- Parkan, C., & Wu, M. L. (1999). Decision-making and performance measurement models with applications to robot selection. Computers & Industrial Engineering, 36(3), 503-523. Saaty, T. L. (1994). How to make a decision: the analytic hierarchy process. Interfaces, 24(6), 19-43.
- Saaty, T. L. (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of mathematical psychology, 15(3), 234-281.
- Saaty, T. L. (1994). How to make a decision: the analytic hierarchy process. Interfaces, 24(6), 19-43.
- Samvedi, A., Jain V. ve Chan T. S. F. (2012). An integrated approach for machine tool selection using fuzzy analytical hierarchy process and grey relational analysis, International Journal of Production Research, 50(12), 3211-3221.
- Tolun, B. G., & Tümtürk, A. (2020). AHP ile Bütünleşik Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Makine Seçimi: Tarım Makinaları Üretim İşletmesinde Bir Uygulama. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(1), 21-34.
- Tsai, C. H., Chang, C. L., & Chen, L. (2003). Applying grey relational analysis to the vendor evaluation model. International Journal of The Computer, The Internet and Management, 11(3), 45-53.
- Wen, K. L. (2004). Grey Systems: Modeling and Prediction, Yang’s Scientific Research Institute, Yang’s Scientific Press, Vol. 4.
- Yazıcı, E., Eren, T., & Alakaş, H. M. (2021). Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri ile İşleme Merkezi Seçimi: İmalat İşletmesinde Uygulama. Endüstri Mühendisliği, 32(1), 34-54.
- Yılmaz, B., & Dağdeviren, M. (2010). Ekipman Seçimi Probleminde Ppromethee ve Bulanık Promethee Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25(4).
- Zahedi, F. (1986). The analytic hierarchy process a survey of the method and its applications. Interfaces, 16(4), 96-108.
Integration of Analytical Hierarchy Process and Gray Relational Analysis Methods for Plastic Pipe and Welding Machine Selection Problem
Year 2021,
Volume: 2 Issue: 40, 267 - 291, 05.11.2021
Kemal Gürol Kurtay
,
Hakan Ayhan Dağıstanlı
,
Serpil Erol
Abstract
Supplier selection problems are significant in determining the right supplier that can meet all expectations of the enterprise at the maximum level. First of all, the criteria for evaluating alternative suppliers are carefully determined for supplier selection. At this point, it should not be forgotten to determine the importance of the criteria due to the differences that may occur in the interpretations of decision-makers. The solution of the problem is realized by the process of quantitative or qualitative evaluation and ranking of the alternatives by adhering to these criteria whose degrees of importance are determined. This study aims to choose the best supplier for the machine purchase problem in order to find a solution from a different point of view to the orders that a company exporting plastic pipe welding machines and its auxiliary elements cannot meet. For the purpose of evaluating alternative suppliers in order to determine the hierarchical structure widely used in the literature, five main criteria and nineteen sub-criteria were determined by considering expert opinions. The importance levels of the criteria were calculated by the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. Five alternative suppliers, considered in the weights obtained as a result of AHP, were evaluated and listed with the Gray Relational Analysis method.
References
- Aktaş, R., Doğanay, M. M., Gökmen, Y., Gazibey, Y., & Türen, U. (2015). Sayısal Karar Verme Yöntemleri. İstanbul: Beta Yayıncılık.
- Yıldırım, B. F., Önder, E. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri. Bursa: Dora Basım-Yayın.
- Agrawal, V. P., Kohli, V., & Gupta, S. (1991). Computer aided robot selection: the ‘multiple attribute decision making’approach. The International Journal of Production Research, 29(8), 1629-1644.
- Agrawal, V. P., Verma, A., & Agarwal, S. (1992). Computer-aided evaluation and selection of optimum grippers. The International Journal Of Production Research, 30(11), 2713-2732.
- Akın, N. G. (2019). Makine Seçimi Probleminde Entropi-ROV ve CRITIC- ROV Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (62), 20-39.
- Arslan, M. C., & Budak, E. (2004). A decision support system for machine tool selection. Journal of Manufacturing Technology Management.
- Ayağ, Z., & Özdemir, R. G. (2006). A fuzzy AHP approach to evaluating machine tool alternatives. Journal of intelligent manufacturing, 17(2), 179-190.
- Bayrakdaroğlu, A., & Ege, İ. (2008). Türkiye’deki Bankaların Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci İle Değerlendirilmesi Üzerine Bir Model Önerisi. Türkiye İstatistik Kurumu, 17, 32-49.
- Bozdağ, C. E., Kahraman, C., & Ruan, D. (2003). Fuzzy group decision making for selection among computer integrated manufacturing systems. Computers in Industry, 51(1), 13-29.
- Cansu, G. Ö. K., & Perçin, S. (2017). Bütünleşik bulanık DEMATEL-bulanık VIKOR yaklaşımının makine seçimi problemine uygulanması. Journal of Yaşar University, 12(48), 249-256.
- Ertuğrul, İ. (2007). Bulanik Analitik Hiyerarşi Süreci Ve Bir Tekstil Işletmesinde Makine Seçim Problemine Uygulanmasi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 171-192.
- Faydalı, R., & Erkan, E. F. (2020). Makine Seçim Probleminin Bulanık VIKOR Yöntemiyle İncelenmesi. Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi, 3(1), 7-12.
- İç, Y. T., & Yurdakul, M. (2008). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerini Kullanan Makine-Ekipman Seçim Çalışmalarında Bulanıklığın Sonuçlara Etkisinin İncelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 9(1), 125-140.
- Julong, D. (1989). Introduction to grey system theory. The Journal of grey system, 1(1), 1-24.
- Kabak, M., ve Dağdeviren, M. (2017). A Hybrid approach based on ANP and grey relational analysis for machine selection. Tehnicki vjesnik/Technical Gazette, 24, 109-118
- Karsak, E. E., & Kuzgunkaya, O. (2002). A fuzzy multiple objective programming approach for the selection of a flexible manufacturing system. International journal of production economics, 79(2), 101-111.
- Köse, E., Aplak, H. S., & Kabak, M. (2013). Personel Seçimi için Gri Sistem Teori Tabanli Bütünlesik Bir Yaklasim/An Integrated Approach Based on Grey System Theory for Personnel Selection. Ege Akademik Bakis, 13(4), 461.
- Li, H., Wang, W., Fan, L., Li, Q., & Chen, X. (2020). A novel hybrid MCDM model for machine tool selection using fuzzy DEMATEL, entropy weighting and later defuzzification
VIKOR. Applied Soft Computing Journal, 91, 106207.
- Luong, L. H. (1998). A decision support system for the selection of computer- integrated manufacturing technologies. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 14(1), 45-53.
- Olabanji, O. M., & Mpofu, K. (2021). Appraisal of conceptual designs: Coalescing fuzzy analytic hierarchy process (F-AHP) and fuzzy grey relational analysis (F-GRA). Results in Engineering, 9, 100194.
- Organ, A. (2013). Bulanık Dematel yöntemiyle makine seçimini etkileyen kriterlerin değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(1), 157-172.
- Parkan, C., & Wu, M. L. (1999). Decision-making and performance measurement models with applications to robot selection. Computers & Industrial Engineering, 36(3), 503-523. Saaty, T. L. (1994). How to make a decision: the analytic hierarchy process. Interfaces, 24(6), 19-43.
- Saaty, T. L. (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of mathematical psychology, 15(3), 234-281.
- Saaty, T. L. (1994). How to make a decision: the analytic hierarchy process. Interfaces, 24(6), 19-43.
- Samvedi, A., Jain V. ve Chan T. S. F. (2012). An integrated approach for machine tool selection using fuzzy analytical hierarchy process and grey relational analysis, International Journal of Production Research, 50(12), 3211-3221.
- Tolun, B. G., & Tümtürk, A. (2020). AHP ile Bütünleşik Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Makine Seçimi: Tarım Makinaları Üretim İşletmesinde Bir Uygulama. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(1), 21-34.
- Tsai, C. H., Chang, C. L., & Chen, L. (2003). Applying grey relational analysis to the vendor evaluation model. International Journal of The Computer, The Internet and Management, 11(3), 45-53.
- Wen, K. L. (2004). Grey Systems: Modeling and Prediction, Yang’s Scientific Research Institute, Yang’s Scientific Press, Vol. 4.
- Yazıcı, E., Eren, T., & Alakaş, H. M. (2021). Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri ile İşleme Merkezi Seçimi: İmalat İşletmesinde Uygulama. Endüstri Mühendisliği, 32(1), 34-54.
- Yılmaz, B., & Dağdeviren, M. (2010). Ekipman Seçimi Probleminde Ppromethee ve Bulanık Promethee Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25(4).
- Zahedi, F. (1986). The analytic hierarchy process a survey of the method and its applications. Interfaces, 16(4), 96-108.