Bütünleşik Bulanık AHP-VIKOR Yaklaşımıyla Demiryolu Yük Taşımacılığı Etkinliklerinin Değerlendirilmesi

Yıl 2019, Cilt: 19 Sayı: 2, 331 - 346, 17.06.2019

Gökçe Candan

https://doi.org/10.18037/ausbd.566840

Öz

Demiryolu yük taşımacılığı birçok avantajı sayesinde uzun yıllardır lojistik hizmetlerin önemli bir parçası olmayı sürdürmekte, sabit ulaştırma süreleri, güvenlik, izlenebilirlik gibi özellikleriyle diğer ulaştırma yöntemlerinin yerine tercih edilmektedir. Bu çalışmada sekiz adet OECD üyesi ülkenin demiryolu yük taşımacılığı etkinlikleri değerlendirilmiştir. Değerlendirme kriterleri olarak, firma sayısı, hat uzunluğu (km), taşıma miktarı (ton), bakım giderleri (Euro) ve altyapı yatırımları ele alınmıştır. Bu kriterlere ait ağırlıklar bulanık AHP yöntemi ile elde edilmiş ve ülkelerin etkinlik performanslarının sıralaması gerçekleştirmek için ise VIKOR yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan bulanık AHP ve VIKOR bütünleşik yöntemi, çeşitli etkinlik ve performans değerlendirmeleri için farklı sektörlerde de uygulanabilecek esnek bir yöntemdir. Elde edilen sonuçlara bakıldığında; kriterlerin önem dereceleri sırasıyla taşıma miktarı (K3), hat uzunluğu (K2), altyapı yatırımları (K5), bakım giderleri (K4), firma sayısı (K1) şeklinde olup, ülkelerin performans sıralaması Polonya- İsveç- Avusturya- Çek Cumhuriyeti- Türkiye- Macaristan- Finlandiya- Slovakya şeklinde olduğu görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Demiryolu yük taşımacılığı, Bulanık AHP

Kaynakça

• Ahi, M. T., Yıldız, K. (2017). Türkiye’de Demiryolu Sektörü İçin Lojistik Zincir Analizi ve Modellemesi – SCOR Yöntemi. TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası 12. Ulaştırma Kongresi, 291-300.
• Bojovic, N., Milenkovic, M. (2008). The Best Rail Fleet Mix Problem. Oper Res Int J., 8, 77–87.
• Buckley J.J. (1985). Ranking Alternatives Using Fuzzy Numbers, Fuzzy Sets Systems, 15(1), 21-31.
• Cacchiani, V., Caprara, A., Toth, P. (2010). Scheduling Extra Freight Trains on Railway Networks. Transportation Research Part B., 44, 215–231.
• Chang, D.Y. (1996). Applications of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP. Eur J Oper Res, 95, 649–55.
• Chiou, Y.C., Lan, L. W., & Yen, B. T. H. (2012). Route-based Data Envelopment Analysis Models. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 48(2), 415–425.
• Chou, S-W., and Chang, Y-C., (2008) The Implementation Factors That Influence the ERP (Enterprise Resource Planning) Benefits, Decision Support Systems, 46 (1), 149-157.
• Çekerol, G. S., Nalçakan, M. (2011). Lojistik Sektörü İçerisinde Türkiye Demiryolu Yurtiçi Yük Taşıma Talebinin Ridge Regresyonla Analizi. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 31(2), 321-344.
• Anghinolfi, D., Paolucci, M., Sacone, S., & Siri, S. (2011). Freight transportation in railway networks with automated terminals: A mathematical model and MIP heuristic approaches. European Journal of Operational Research, 214, 588–594.
• Gürol, P. Sezer, F., Kara, K. (2015). Türkiye’de Demiryolu ile Limanlardan Taşınması Gereken Yük Miktarlarının Zaman Serisi Analiziyle Tahmin Edilmesi. Gümüşhane Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi IV. Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi.
• Gürsoy, M. (2010). A Decision Supportive Method For Multimodal Freight Transport Mode Choice:An Example From Turkey. Iranian Journal of Science & Technology, Transaction B: Engineering, 34, B4, 461-470.
• Hajiagha1, S.H.R., Hashemi, S.S., Mohammadi, Y., Zavadskas, E.K. (2016). Fuzzy Belief Structure Based VIKOR Method: An Application For Ranking Delay Causes of Tehran Metro System By FMEA Criteria. TRANSPORT, 31(1), 108–118.
• Hilmola, O.P. (2007). European railway freight transportation and adaptation to demand decline: Efficiency and partial productivity analysis from period of 1980-2003. International Journal of Productivity and Performance Management, 56(3), 205-225.
• International Union of Railways Statistics. https://uic.org/statistics Erişim Tarihi: Eylül 2018.
• Kuzu, S. (2015). VIKOR, Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Bursa: Dora Yayıncılık.
• Liu, D. (2016). Measuring Aeronautical Service Efficiency and Commercial Service Efficiency of East Asia Airport Companies: An application of Network Data Envelopment Analysis. Journal of Air Transport Management, 52, 11–22.
• Longo, G., Padoano, E., Rosato, P., Strami, S. (2009). Considerations on the Application of AHP/ANP Methodologies to Decisions Concerning a Railway Infrastructure. Proceedings of the International Symposium on the Analytic Hierarchy Process.
• Nuhodzic, R., Macura, D., Bojovic, N. (2010). One Approach for Management Rail Marketing Strategies. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 44(1).
• Nyström, B., Söderholm, P. (2010). Selection of Maintenance Actions Using the Analytic Hierarchy Process (AHP): Decision-Making in Railway Infrastructure. Structure and Infrastructure Engineering, 6(4), 467-479.
• OECD Stats. https://stats.oecd.org/ Erişim Tarihi: Eylül 2018.
• Opricovic, S., Tzeng, G.H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156, 445–455.
• Ranjan, R., Chatterjee, P., Chakraborty, S. (2016). Performance Evaluation of Indian Railway Zones Using DEMATEL and VIKOR Methods. Benchmarking: An International Journal, 23(1), 78-95.
• Sheth, C., Triantis, K., & Teodorovic, D. (2007). Performance Evaluation of Bus Routes: A Provider and Passenger Perspective. Transportation Research Part E, 43, 453–478.
• Tadić,S., Zečević, S., Krstić, M. (2015) Ranking of Logistics System Scenarios Using Combined Fuzzy AHP-VIKOR MODEL. International Journal for Traffic and Transport Engineering, 5(1), 54-63.
• Taherkhani, H., Esfahani, M.H. (2017). Presenting a New Hybrid Model of MCDM Methods in Selecting the Best Material of Sleepers in Railway. International Journal of Railway Research, 4(1), 1-14.
• Van-Laarhoven, P.J.M., Pedrycz, W. (1983). A Fuzzy Extension of Saaty’s Priority Theory. Fuzzy Sets and Systems, 11, 229-241.
• Vesković, S., Stević, Ž., Stojić, G., Vasiljević, M., Milinković, S. (2018). Evaluation of The Railway Management Model By Using A New Integrated Model DELPHI-SWARA-MABAC. Decision-making: Applications in Management and Engineering, 1(2).
• Wanke, P., Chen, Z., Liu, W., Antunesa, J.J.M., Azad, M.A.K. (2018). Investigating the drivers of railway performance: Evidence from selected Asian countries. Habitat InternationaL. 80, 49–69.
• Wiegmans, B., Champagne-Gelinas, A., Duchesne,S., Slack,B. & Witte, P. (2018). Rail and road freight transport network efficiency of Canada, member states of the EU, and the USA. Research in Transportation Business & Management, 28, 54-65.
• Yaghinia, M. & Akhavan R. (2012). Multicommodity Network Design Problem in Rail Freight Transportation Planning. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 43, 728 – 739.
• Yang, L., Gao, Z. & Li, K. (2011). Railway Freight Transportation Planning with Mixed Uncertainty of Randomness and Fuzziness. Applied Soft Computing, 11, 778–792.
• Yu, M. M. (2008). Assessing the Technical Efficiency, Service Effectiveness, and Technical Effectiveness of the World’s Railways Through NDEA Analysis. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 42(10), 1283–1294
• Yu, M.-M. & Lin, E. T. J. (2008). Efficiency and Effectiveness in Railway Performance Using A Multi-Activity Network DEA Model. International Journal of Management Science, 36(6), 1005–1017.
• Yu, M.-M., Chen, L.-H., & Hsiao, B. (2016). Dynamic Performance Assessment of Bus Transit with the Multi-Activity Network Structure. Omega, 60, 15-25.
• Zahurul Islam, D. Md. (2018). Prospects for European Sustainable Rail Freight Transport During Economic Austerity, Benchmarking: An International Journal, 25(8), 2783-2805.
• Zhang, X., Li, L. & Zhang, J. (2019). An Optimal Service Model for Rail Freight Transportation: Pricing, Planning, and Emission Reducing. Journal of Cleaner Production, 218, 565-574.