TEDARİKÇİ SEÇİM KRİTERLERİNİN BULANIK VIKOR İLE BELİRLENMESİ

Year 2019, Volume: 1 Issue: 1, 93 - 116, 15.03.2019

Ümran Şengül

Abstract

Günümüzde işletmelerin performansı, tedarik zincirinin önemli bir parçası olan tedarikçilerinin performansı ile ilişkilidir. Tedarikçiler, işletmeye üretim girdileriyle, mal ve hizmet sağlayan kişi ve/veya kuruluşlardır. Günümüzde doğru tedarikçilerle çalışmak, işletmelerin amaçlarına ulaşmasında önemli bir role sahiptir. İşletmeye en uygun tedarikçi veya tedarikçilerin seçimi; kalite, maliyet, teslimat performansı, teknik kapasite, tecrübe ve iş isteme isteği vb. bir çok amacı içinde barındıran çok amaçlı bir problemdir. Doğru tedarikçinin seçilmesi, tedarikçinin seçiminde kullanılan kriterlerin işletmenin iş koluna göre ve önem sırasının bir yönteme göre belirlenmesi ile doğrudan ilişkilidir. Bu çalışma da Çelik Dövme Sanayindeki bir firmanın tedarikçi seçimi problemini çözmek için kriterler belirlenmiş ve Bulanık VIKOR yöntemi ile önem sırası belirlenmiştir. Analiz sonucunda, tedarikçi seçiminde en önemli kriter, tedarikçi firmanın anahtar teslim (bitmiş iş) iş yapabilme becerisi, olarak tespit edilmiştir.

Keywords

Tedarikçi Seçim Kriterleri, Bulanık Mantık, Bulanık VIKOR

DETERMINATION OF SUPPLIER SELECTION CRITERIA BY FUZZY VIKOR

Abstract

Today, the performance of enterprises is related to the performance of suppliers, which is an important part of the supply chain. Suppliers are the persons and / or organizations that provide goods and services with production inputs to the enterprise. Working with the right suppliers nowadays has an important role in reaching the goals of the enterprises. Selection of suppliers or suppliers best suited to the enterprise; quality, cost, delivery performance, technical capacity, experience and desire to request etc. it is a multipurpose problem that hosts many purposes. The selection of the right supplier is directly related to the criteria used in the selection of the supplier according to the business line of the company and the determination of the order of importance according to a method. In this study, criteria for solving the problem of selecting a company in the Steel Forging Industry were determined and the order of importance was determined by the Fuzzy VIKOR method. As a result of the analysis, the most important criterion in supplier selection is determined as the ability of the supplier to perform turnkey (finished work) work.

Keywords

Supplier Selection Criteria, Fuzzy Logic, Fuzzy VIKOR

References

• Referans 1 Alkan, A., Kasımoğlu, H., Ç., Çelik, C., ve Aladağ, Z., (2017). AHP ve PROMETHEE Yöntemleri ile Lastik Üreticisi bir Firma için Tedarikçi Seçimi, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21(2), 261-269.
• Referans2 Amid, A., Ghodsypour, S. H. and O’Brien, C. (2006). Fuzzy Multi-Objective Linear Model for Supplier Selection in a Supply Chain, International Journal of Production Economics, 104, 394-407. Referans3 Aydın, Y., ve Eren, T., (2018). Hava Savunma Sanayii Alt Yüklenici Seçiminde Bulanık Mantık Altında Çok Kriterli Karar Verme ve Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması, Journal of Aviation, 2(1), 10-30.
• Referans 4 Barla, S.B. (2003). A Case Study of Supplier Selection for Lean Supply by Using a Mathematical Model. Logistics Information Management, 16(6), 451-459.
• Referans5 Bache, J., Carr, R., Parnaby, J., Tobias, A.M., (1987). Supplier development systems. International Journal of Technology Management 2 (2), 219–228.
• Referans6 Baykal, N. ve Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık İlke Ve Temelleri, Birinci Baskı, Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
• Referans7 Bellman, R.E. and Zadeh, L.A. (1970). Decision making in a fuzzy environment. Management Science, 17(4),141–164.
• Referans8 Chan, F.T.S., Kumar, N. (2007). Global Supplier Development Considering Risk Factors Using Fuzzy Extended AHP-Based Approach. OMEGA–International Journal of Management Science, 3(4), 417-431.
• Referans9 Chen, C.T., Lin, C.T., Huang, S.F. (2006). A Fuzzy Approach for Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management. International Journal of Production Economics, 102(2), 289-301.
• Referans10 Chen, G. and Pham, T.T. (2001). Introduction to fuzzy sets fuzzy, logic and fuzzy control systems’, Applied Mechanics Reviews, 54(6), 102–104.
• Referans11 Chen, L.Y. ve Wang, T.-C. (2009) “Optimizing partners’ choice in IS/IT outsourcing projects: The strategic decision of fuzzy VIKOR”, International Journal of Production Economics, 120(1), ss.233-242.
• Referans12 Choy, K.L., Lee, W.B., Lo, V. (2005). A Knowledge-Based Supplier Intelligence Retrieval System for Outsource Manufacturing. Knowledge-Based Systems, 18(1), 1- 17.
• Referans13 Çoban., A. (2006). İmalat Sanayinde Veri Madenciliği Destekli Tedarikçi Seçimi Uygulaması, Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Sakarya.
• Referans14 Demirdöğen, O., Küçük, O., 2007. Malzeme akışının etkinliğinde tedarik zinciri yönetiminin önemi. 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi, İnönü Üniversitesi, Malatya, Mayıs 24-25.
• Referans15 Deng, H. (1999). Multi criteria analysis with fuzzy pair-wise comparison, International Journal of Approximate Reasoning, 21(3),215–231.
• Referans16 Dickson, G W. (1966). An Analysis of Vendor Selection Systems and Decisions. Journal of purchasing, 2(1), 5-17.
• Referans17 Ertuğrul, I. and Tus, A. (2007). Interactive fuzzy linear programming and an application sample at a textile firm. Fuzzy Optimum Decision Making, 6(1), 29–49.
• Referans18 Ertuğrul, İ., Karakaşoğlu, N., (2009). Performance Evaluation of Turkish Cement Firms With Fuzzy Analytic Hierarchy Process And TOPSIS Methods, Expert Systems With Applications 36, 702-715.
• Referans19 Ha, S.H., Krishnan, R. (2008). A Hybrid Approach to Supplier Selection for the Maintenance of a Competitive Supply Chain. Expert Systems with Applications, 34(2), 1303-1311.
• Referans20 Karpak, B., Kumcu, E., Kasuganti, R.R. (2001). Purchasing Materials in the Supply Chain: Managing a Multi-objective Task. European Journal of Purchasing & Supply.
• Referans21 Klir, George J., and Bo Yuan. (1995). Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. New Jersey: Prentice Hall, 1995. Management, 4(7), 209-216.
• Referans22 Mızrak, P. (2003). Supplier Selection Problem – An Application of Goal Programming in a Firm”, Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir, 1-30.
• Referans23 Moeinzadeh, P. ve Hajfathaliha, A. (2009). A combined fuzzy decision making approach to supply chain risk assessment”, World Academy of Science, Engineering and Technology, (60).519-535.
• Referans24 Muralidharan, C., Anantharaman, N., Deshmukh, S.G. (2002). A Multi-Criteria Group Decision Making Model for Supplier Rating. The Journal of Supply Chain Management, Fall, 22-33.
• Referans25 Opricovic, S. ve Tzeng, G.-H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455.
• Referans26 Özder, E.H. ve Eren, T., (2016). Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemi ve Hedef Programlama Teknikleri ile Tedarikçi Seçimi, Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 4 (3), 196-207.
• Referans27 Rao., C.P., and Kiser., G.E. (1980). Educational Buyers’ Perceptions of Vendor Attributes, Journal of Purchasing and Materials Management, 16(4), 25-33.
• Referans28 Sarı., T. (2014). Taguchi, Analitik Ağ Ptrosesi (ANP) ve TOPSIS Yöntemleri ile Bütünleşik Tedarikçi Seçimi, İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Referans29 Sarkis, J., Talluri, S. (2002). A Model for Strategic Supplier Selection. The Journal of Supply Chain Management, Winter, 18-28.
• Referans30 Tsaur, S.H., Chang, T.Y. and Yen, C.H. (2002). The evaluation of airline service quality by fuzzy MCDM, Tourism Management, 23(2), 107–115.
• Referans31 Weber, C., A., Current, J., R., ve Benton W.C., (1991). Vendor Selection Criteria and Methods, European Journal of Operational Research, 50(1), 2-18.
• Referans32 Yıldız., A. (2013), Bulanık Çok Krierli Karar Verme Yöntemleri ile Tedarikçi Seçimi ve Ekonomik Sipariş Miktarının Tespiti: Otomotiv Sektöründe bir Uygulama, Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Referans33 Zadeh, L A. (1965). Fuzzy Sets. Information and control, 8(3), 338-353.