İşletmelerin Ürün Kalitesi Etkinliğinin Analiz Edilmesi İçin Bulanık Veri Zarflama Analizi Yönteminin Kullanılması

Yıl 2018, Cilt: 18 Sayı: 3, 145 - 158, 25.09.2018

Onur Özveri , Muhammed Kabak

https://doi.org/10.18037/ausbd.552544

Cited By: 1

Öz

Son 20 yılda üretim teknolojilerinde yaşanan gelişmeler ve üretilen ürünlerin küresel pazara sunulabilmesi, satın alınabilecek ürünlere ilişkin çok sayıda alternatife sahip olan müşterin beklentilerini artmıştır. Bu nedenle ürün kalitesinin önemi artmış ve ürün kalitesi tek boyutlu bir kavram olmaktan çıkarak, çok boyutlu bir kavram haline gelmiştir. İşletmelerin faaliyet gösterdikleri sektörde pazar payını artırması ve rekabet avantajı elde edebilmesi için, ürettikleri ürülerin kalitesinin, sektördeki rakiplerinin ürünlerine göre durumunu analiz etmeleri gereklidir. Belirli bir sektörde faaliyet gösteren işletmelerin ürün kalitesi bakımından değerlendirilmesi ve en iyi durumdaki işletmenin belirlenmesi için kullanılabilecek yöntemlerden bir tanesi “Bulanık veri zarflama analizi (BVZA)” yöntemidir. Bu çalışmada İstanbul, Ankara, İzmir, Kocaeli ve Kayseri’de faaliyet gösteren makine üretim işletmelerinin ürün kalitesi etkinlik analizi bulanık veri zarflama analizi yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. 

Anahtar Kelimeler

Ürün Kalitesi, Etkinlik Analizi

Kaynakça

• Ackaradejruangsri, P. (2013). The Effects of Product Quality Attributes on Thai Consumers Buying Decision. Ritsumeikan Journal of Asia Pacific Studies. 33, 14-24
• Agarwal, S. (2014). Efficiency Measure by Fuzzy Data Envelopment Analysis Model. Fuzzy Information and Engineering. 6, 59-70. doi:10.1016/j.fiae.2014.06.005
• Akyüz, K. C., Çamur, G., Yıldırım, İ. (2015). Mobilya ve Levha Sektöründe Veri Zarflama Analizi Yardımı İle Etkinlik Ölçümü. Türkiye Ormancılık Dergisi. 16 (1), 50-59
• Arnheiter, E. D., Harren, H. (2006). Quality Management in a Moduler World. The TQM Magazine. 18 (1): 87-96. doi:10.1108/09544780610637712
• Andersen, P., Petersen, N. C. (1993). A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis. Management Science. 39 (10): 1261-1264
• Azadeh, A., Fam, M. I., Nazifkar, N. (2010). The Evaluation and Improvement of Safety Behaviours Among Contractors of a Large Steel Manufacturing Company by Fuzzy Data Envelopment Analysis. Journal of the Chinese Institute of Engineers. 33 (6), 823-832. doi:10.1080/02533839.2010.9671672
• Boussofiane, A., Dyson, R.G., Thanassoulis E. (1991). Applied Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research. 52 (1), 1-15. doi: 10.1016/0377-2217(91)90331-O
• Chiarini, A. (2015). Effect of ISO 9001 Non-Comformity Processon Cost of Poor Quality in Capital Intensive Sectors. International Journal of Quality and Reliability Management. 32 (2), 144-155.
• Chorafas, D.N. (2013). Quality Control Application. Londra: Springer Verlag
• Cook, W. D., Kress, M., Seiford, L. M. (1996). Data Envelopment Analysis in the Precense of Both Quantitative and Qualitative Factors. Journal of the Operational Research Society. 47, 945-953. doi: 10.2307/3010140
• Despotis, D. K., Smirlis, Y. G. (2002). Continupus Optimization Data Envelopment Analysis With Imprecise Data. European Journal of Operational Research. 140, 24-36
• Dyson, R.G., Allen, R., camanho, A.S., Podinovski, V.V., Sarrico, C.S., Shale, E.A. (2001). Pitfalls and Protocals in DEA. European Journal of Operational Research, 132, 245-259. 10.1016/S0377-2217(00)00149-1
• Garvin, D.A. (1984). What Does “Product Quality” Really Mean?. Sloan Management Review. 26 (1), 25-43
• Gildea, L. F. (1991). The Relationship Between Elements of Quality, Dimensions of Culture and Performance in Manufacturing Companies Located in Inland Northwest. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Faculty of the School of Conzaga University, Washington
• Guo, P., Tanaka, H. (2001). Fuzzy DEA: A Perceptial Evaluation Model. Fuzzy Sets and Systems. 119, 149-160. doi: 10.1016/S0165-0114(99)00106-2
• Güngör, İ., Oruç, K. O. (2009). Bulanık Veri Zarflama Analizi Modellerinin Karşılaştırılması: Sıralı ve Sınırlandırılmış Bulanık Veriler İçin. Alanya İşletme Fakültesi Dergisi. 1 (1), 17-32
• Harrington, J. (1999). Performance Improvement: A Total Poor Quality Cost System. The TQM Magazine. 11 (4), 221-230
• Kenyon, G. N. ve Sen, K. C. (2015). The Perception of Quality. Londra: Springer-Verlag
• Kianpour, K., Jusoh, A., Asghari M. (2014). Environmentally Friendly as a New Dimension of Product Quality. International Journal of Quality & Reliability Management. 31 (5), 547-565. doi: 10.1108/IJQRM-06-2012-0079
• Mahmood, S., Ahmed, S. M., Pahthi, K., Kureshi, N. I. (2014). Determining the Cost of Poor Quality and Its Impact on Productivity and Profitability. Build Environment Project and Asset Management. 4 (3): 296-311. doi: 10.1108/BEPAM-09-2013-0034
• Marbini, A. H., Saati, S., Tavana M. (2010). An Ideal Seeking Fuzzy Data Envelopment Analysis Framework. Applied Soft Computing. 10, 1062-1070. doi:/10.1016/j.asoc.2009.12.031
• Oruç, K. O. (2008). Veri Zarflama Analizi ile Bulanık Ortamda Etkinlik Ölçümleri ve Üniversitelerde Bir Uygulama. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Süleyman Demirel Üniversitesi/Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta
• Oruç, K. O., Güngör, İ., Demiral, M. F. (2009). Üniversitelerin Etkinlik Ölçümünde Bulanık Veri Zarflama Analizi Uygulaması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 22, 279-294.
• Özdemir, A. (2016). Yönetim Biliminde İleri Araştırma Yöntemleri ve Uygulamalar. İstanbul: Beta Basım
• Shukla, M. K., Agrawal P. C. (2012). Impact of Cost of Poor Quality in Indian Automobile Sector. International Journal of Engineering Research and Applications. 2 (2), 1297-1302. doi: 10.1504/IJQET.2014.059842
• Tarım, A. (2001. Veri Zarflama Analizi Matematiksel Programlama Tabanlı Göreli Etkinlik Ölçüm Yaklaşımı. Ankara. Sayıştay
• Tütek, H., Gümüşoğlu Ş. ve Özdemir, A. (2012). Sayısal Yöntemler Yönetsel Yaklaşım. İstanbul. Beta
• Waller, M. A., Ahire, W.S. (1996). Management Perception of the Link Between Product Quality and Customers View of Product Quality. İnternational Journal of Operations & Production Management. Sayı: 6 (9), 23-33.