Kurumsal Kaynak Planlama Sistemlerinin Seçimindeki Kriterlerin Best-Worst Metodu ile Değerlendirilmesi

Yıl 2020, Cilt: 5 Sayı: 2, 114 - 124, 25.10.2020

Hakan Aşan , Ejder Ayçin

Öz

Kurumsal kaynak planlama (KKP) sistemleri, iş süreçlerinin iyileştirilmesi ve işletme içindeki farklı birimler arasındaki entegrasyonun sağlanması bakımından işletmeler için oldukça önemlidir. Öte yandan KKP sistemlerinin maliyetinin yüksek olması ve işletmelerin bu sistemlere uyum sürelerinin fazla olması gibi durumlar, bu sistemlerin seçiminde oldukça dikkatli olunmasını gerektirmektedir. İşletmelerin iş süreçlerine ve kurumsal yapısına en uygun sistemin seçimi, içerisinde çok sayıda kriteri barındıran bir karar verme problemidir. Bu çalışmada, KKP sistemi seçiminde dikkat edilmesi gereken kriterler subjektif bir kriter ağırlıklandırma yöntemi olan Best-Worst metodu ile değerlendirilmiştir. Bu doğrultuda akademisyenler ve mühendislerden oluşan uzman bir ekibin görüşleri alınarak kriterlerin değerlendirmeleri yapılmıştır. Uygulama sonucunda en önemli kriterin fonksiyonellik, en az önemli kriterin ise marka imajı olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kurumsal Kaynak Planlama, Çok Kriterli Karar Verme, Best-Worst Metodu

Kaynakça

• Al-Ghofaili AA & Al-Mashari MA (2014) ERP system adoption traditional ERP systems vs. cloud-based ERP systems. In: Fourth edition of the international conference on the innovative computing technology (INTECH 2014), Luton, UK.
• Ayçin, E. (2019). Kurumsal Kaynak Planlama (KKP) Sistemlerinin Seçiminde MACBETH ve MABAC Yöntemlerinin Bütünleşik Olarak Kullanılması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 33(2), 533-552.
• Çakır, E., & Melih, C. (2019). Best-Worst Yöntemine Dayalı ARAS Yöntemi ile Dış Kaynak Kullanım Tercihinin Belirlenmesi: Turizm Sektöründe Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(3), 1273-1300.
• Çakır, S. (2016). Selecting appropriate ERP software using integrated fuzzy linguistic preference relations – fuzzy TOPSIS method. International Journal of Computational Intelligence Systems, 9(3), 433-449.
• Çalık, A. (2020). Hedef Pazar Seçimi için Hibrit BWM-ARAS Karar Verme Modeli. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(3), 196-210.
• Çetinkaya, V. & Deveci, D.A. (2020). Optimal Sürdürülebilir Rota Tespiti İçin Gerekli Göstergelerin Bir Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Önem Düzeyi Tespiti. Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi, 12(1), 25-46.
• Davenport, T.H. (1998). Putting the Enterprise into the Enterprise System. Harvard Business Review, 76(4), 121-131.
• Ecer, F. (2020). Çok Kriterli Karar Verme, Geçmişten Günümüze Kapsamlı Bir Yaklaşım. Seçkin Yayıncılık, Ankara.
• Efe, B. (2016). An integrated fuzzy multi criteria group decision making approach for ERP system selection. Applied Soft Computing, 38, 106-117.
• Gupta, H. (2018). Evaluating service quality of airline industry using hybrid best worst method and VIKOR. Journal of Air Transport Management, 68, 35-47.
• Haddara, M. (2018). ERP systems selection in multinational enterprises: a practical guide. IJISPM - International Journal of Information Systems and Project Management, 6(1), 43–57.
• Kahraman, C., Beskese, A. & Kaya, I. (2010). Selection among ERP outsourcing alternatives using a fuzzy multi-criteria decision making methodology. International Journal of Production Research, 48(2), 547-566.
• Kilic, H.S., Zaim, S. & Delen, D. (2014). Development of a hybrid methodology for ERP system selection: The case of Turkish Airlines. Decision Support Systems, 66, 82-92.
• Lien, C.T., & Chan, H.L. (2007). A Selection Model for ERP System by Applying Fuzzy AHP Approach. International Journal of the Computer, the Internet and Management, 15(3), 58-72.
• Méxas, M. P., Goncalves Quelhas, O. L. & Costa, H. G. (2012). Prioritization of enterprise resource planning systems criteria: Focusing on construction industry. International Journal of Production Economics, 139(1), 340-350.
• Mou, Q., Xu, Z. & Liao, H. (2016). An intuitionistic fuzzy multiplicative best-worst method for multi-criteria group decision making. Information Sciences, 374, 224-239.
• Pitic, L., Popescu, S. & Pitic, D. (2014). Roadmap for ERP Evaluation and Selection. Procedia Economics and Finance, 15, 1374-1382.
• Rezaei, J. (2015). Best-Worst Multi-Criteria Decision-Making Method. Omega, 53, 49–57.
• Rezaei, J., Nispeling, T., Sarkis, J. & Tavasszy, L. (2016). A Supplier Selection Life Cycle Approach İntegrating Traditional and Environmental Criteria Using the Best– Worst Method. Journal of Cleaner Production, 135, 577-588.
• Rezaei, J., Wang, J. & Tavasszy, L. (2015). Linking Supplier Development to Supplier Segmentation Using Best–Worst Method. Expert Systems with Applications, 42, 9152-9164.
• Rouyendegh, B.D. & Erkan, T.E. (2011). ERP System Selection by AHP Method: A Case Study for Turkey. International Journal of Business and Management Studies, 3(1), 39-48.
• Salimi, N. & Rezaei, J. (2016). Measuring efficiency of university-industry Ph. D. projects using best worst method. Scientometrics, 109(3), 1911-1938.
• Salimi, N. & Rezaei, J. (2018). Evaluating firms’ R&D performance using best worst method. Evaluation and program planning, 66, 147-155.
• Shen, Y. C., Chen, P. S. & Wang, C. H. (2016). A study of enterprise resource planning (ERP) system performance measurement using the quantitative balanced scorecard approach. Computers in Industry, (75), 127-139.
• Wei, C.C., Chien, C.F. & Wang, M.J. (2005). An AHP-Based Approach to ERP System Selection. International Journal of Production Economics, 96:47-62.
• Yücesan, M. (2020). Fmea Analysıs In Mechanıcal Installatıon Project Based On Best Worst And Neutrosophıc AHP Integrated Model. Electronic Journal of Social Sciences, 19(73), 363-382.