In this study, the Green Supply Chain, which is the environmental
dimension of the Sustainable Supply Chain Management was examined within the
framework of the Turkish Automotive Main Industry by using Multi Criteria
Decision Making methods. In the first phase, the criteria were determined. In
the second phase, criteria weighted. The sub-criteria of the green recycling
and the green design were determined to be the foreground. In the third
phase, the factories of Ford OTOSAN were evaluated by using 8 different
methods which include absolute numbers, fuzzy numbers and intuitive fuzzy
numbers. In the fourth phase, 10 different scenarios were developed. In this
way, the changes in the grading of the factories of Ford OTOSAN were traced
with sensitivity analysis. In conclusion, Intuitionistic Fuzzy TOPSIS methods using entropy weight
were seen as more effective ones.
Green Supply Chain Management Multi Criteria Decision Making Entropy Intuitionistic Fuzzy TOPSIS
Çalışmada Sürdürülebilir
Tedarik Zinciri Yönetimi’nin (STZY) çevresel boyutu olan Yeşil Tedarik Zinciri
Yönetimi (YTZY), Türk Otomotiv Ana Sanayi bağlamında, Çok Kriterli Karar Verme
(ÇKKV) metotları kullanılarak incelenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, YTZY
ait kriterler belirlenmiştir. İkinci aşamada, kriterler oran ağırlıkları
tekniği ile ağırlıklandırılmıştır. Ağırlıklandırma sonucunda, yeşil geri
dönüşüm ve yeşil tasarıma ait alt kriterlerin ön plana çıktığı belirlenmiştir.
Üçüncü aşamada, Ford OTOSAN’ın fabrikaları mutlak sayıları, bulanık sayıları ve
sezgisel bulanık sayıları içeren 8 ayrı metot kullanılarak, YTZY kriterlerine
göre değerlendirilmiştir. Dördüncü aşamada ise karar verici olarak yer alan 11
firmanın önem ağırlıkları değiştirilerek 10 farklı senaryo oluşturulmuştur.
Böylelikle Ford OTOSAN’ın fabrikalarının sıralamalarındaki değişimler
duyarlılık analizleri ile izlenmiştir. Sonuçta, bu çalışma için Entropi ile
Ağırlıklandırılmış Sezgisel Bulanık TOPSIS Metotları daha etkin olarak görülmüştür.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 31, 2019 |
Submission Date | December 3, 2018 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 14 Issue: 3 |